感情認識
知識ベースの手法(レキシコンベースの手法と呼ばれることもある)は、特定の感情タイプを検出するために、ドメイン知識と言語の意味論および統語論を利用する。このアプローチでは、感情分類プロセス中に WordNet 、SenticNet、ConceptNet 、EmotiNetなどの知識ベースのリソースを使用するのが一般的である。このアプローチの利点の1つは、そのような知識ベースのリソースの大規模な可用性によってもたらされるアクセシビリティと経済性。一方、この手法の制限は、概念のニュアンスや複雑な言語規則を処理できない。
知識ベースの手法は、主に辞書ベースのアプローチとコーパスベースのアプローチの2つのカテゴリに分類が可能で、辞書ベースのアプローチでは、辞書で意見または感情の種言語を検索し、それらの同義語と反意語を検索し、意見または感情の初期リストを拡張する。一方、コーパスベースのアプローチでは、意見や感情の単語の種言語から始め大規模なコーパスでコンテキスト固有の特性を持つ他の単語を見つけてデータベースを拡張する。コーパスベースのアプローチではコンテキストが考慮されるが、あるドメインの単語が別のドメインで異なる方向を向いている可能性があるため、そのパフォーマンスはドメインによって異なる。