Настроение текста: Как определить настроение текста

Опубликовано автором

Как определить настроение текста

Предыдущая статья Следующая статья

Профессор МГУ Наталья Валентиновна Лукашевич рассказала о том, как искусственный интеллект распознает тональность текста

Автор:

Полина Соколова

Аудитория В4 Шуваловского корпуса МГУ имени М. В. Ломоносова 8 октября стала эпицентром презентации научных исследований в сфере искусственного интеллекта, которые прошли в рамках Всероссийского фестиваля НАУКА 0+. Наблюдениями поделилась и ведущий научный сотрудник Научно-исследовательского вычислительного центра МГУ имени М. В. Ломоносова, доктор технических наук, профессор Наталья Валентиновна Лукашевич.

©Полина Соколова / Журналист Online

В своей лекции Наталья Валентиновна пояснила, что тональность – это отношение некоторого лица к теме текста или каким-то ее аспектам. Основной задачей метода распознания тональности является классификация текста по его настроению на позитивные, негативные и нейтральные.

Лектор также обозначила, что распознание тональности текста помогает решать трудности в разных сферах жизни общества — анализировать отзывы пользователей о товарах и услугах, осуществлять мониторинг репутации бренда или компании, а также анализировать настроение населения по социально-политическим вопросам.

Однако в такой работе искусственного интеллекта возникают проблемы. Главная из них, по словам Натальи Валентиновны, состоит в том, что оценочные слова в нашей лексике не передают разнообразие выражения и интонаций. Искусственному интеллекту трудно понять, какая оценка является эксплицитной (явной), а какая – имплицитной (запутанной, не проявляющейся явно). Оценочная лексика многозначна. Например, слово «пресный» может и обозначать «неинтересный», и употребляться в словосочетании «пресная вода». Также тональность зависит от предметной области. Наталья Валентиновна привела пример слова «смешной». Оно часто позитивно в индустрии кинематографа, но скорее негативно в политике.

Кроме того, основной проблемой является использование иронии и сарказма, которое порой трудно распознать и самому человеку. Обычно по словам коннотация выглядит положительно, но, на самом деле, она отрицательна. Лектор привела пример из новостных заголовков: «Сбербанк – самая крупная сеть неработающих банкоматов в России». Искусственному интеллекту очень трудно определить, что это ирония, так как анализируется каждое отдельное слово.

Наталья Валентиновна поделилась и подходами к анализу тональности. Первые из них – лингвистико-инженерные. Они включают составление словарей, правил. Однако весь поток информации очень трудно зафиксировать в такой форме. Еще одни подходы основаны на машинном обучении – нейронных методах нахождения закономерностей, выделения признаков сообщений. При таком методе возникает сложность – необходима ручная разметка, что, конечно, снижает качество работы.

Лектор еще обратила внимание, что при тестировании по анализу тональности твитов на русском языке ошиблись почти все системы. Но разработки в этой сфере продолжаются. Большой прогресс в извлечении тональности достигнут на основе модели BERT, которая была предобучена на больших объемах текстовых данных. 

23.07.2020

Прошел карантин, завяли доходы… Или возросли?

Бизнесмен, фитнес-тренер и фотограф рассказали о том, как им удалось сохранить свой заработок в период самоизоляции

21.07.2021

«Корейцы любят наш типаж!»

Модели Светлана Истомина, Элиз Чуприс и Анастасия Соловьёва поделились c «Журналистом Online» впечатлениями о работе в Южной Корее

25.03.2020

«Когда человек несчастлив, его сразу видно»

О счастье, успехе и страданиях рассказал корреспонденту «Журналиста Online» философ Дмитрий Родзинский

17.03.2023

«Все новинки к non/fiction – это сливки сливок»

“Журналист Online” поговорил о книгах с критиком Натальей Ломыкиной

Сентимент анализ текста / Хабр

Сентимент-анализ информационных потоков имеет большой потенциал применения для мониторинговых, аналитических и сигнальных систем, для систем документооборота и рекламных платформ, таргетированных по тематике веб-страниц.

Данный материал знакомит с понятием сентимент-анализа, основными методами определения тональности и новыми подходами в этой области.



Текст на естественном языке, помимо информации, может выражать эмоциональную оценку того, о чём сообщается. Например, такое предложение содержит отрицательную оценку происходящего:

(1) В 2012 году Армстронг по итогам расследования Американского антидопингового агентства был уличен в использовании запрещенных препаратов.

А такое — положительную:

(2) Apple получила окончательное разрешение на строительство нового кампуса.

Выраженная в тексте эмоциональная оценка называется тональностью или сентиментом (от англ. sentiment — чувство; мнение, настроение) текста. Человек оценивает мир сразу по многим шкалам (хороший-плохой, сильный-слабый, большой-маленький, счастливый-несчастливый, весёлый-грустный, быстрый-медленный и т.п.), и шкалы эти по-разному эмоционально нагружены. Но для простоты можно считать, что эмоциональная оценка сводится к шкале хороший-плохой или позитивный-негативный.

Исторически сложилось так, что традиционный подход к сентимент анализу представляет собой задачу классификации текста (части текста) на две-три категории (негативный, позитивный, нейтральный или просто: негативный или позитивный) [Pang & Lee; Turney ]. Именно с такой задачи начал свое развитие анализ тональности: оценить сентимент оценочных отзывов по какой-либо тематике (кино, рестораны, электроника и пр.).

Тем не менее, это не единственный и не определяющий тип задачи, которую должен решать сентимент анализ текста. В настоящее время читателей интересует не общая эмоциональная оценка текста (средняя температура по больнице), а отношение сентимента к конкретному объекту, упоминаемому в тексте, либо отношение субъекта высказывания к обсуждаемому объекту.

Объект, относительно которого выражается эмоциональная оценка, принято называть объектом тональности. Так, в предложении (1) объектом тональности является Армстронг, а в предложении (2) —

Apple. Такой вид сентимент анализа называется объектной тональностью (object-based).

Носителем выраженной в тексте эмоциональной оценки также обычно является вполне определённое лицо, в общем случае это автор текста. Однако если автор текста ссылается на чьё-нибудь мнение, как в предложении (3) ниже, или цитирует высказывание другого человека, как в предложении (4), то носителем эмоциональной оценки, или, как ещё говорят, субъектом тональности будет тот, на чьё мнение ссылаются.

(3) Религиоведение, по мнению С. А. Бурьянова, сегодня не представляет собой точной науки, характеризующейся единством и располагающей строгими и общепринятыми принципами

(4) Глава ЦИК Вешняков вчера в очередной раз похвалил изменения в закон о выборах и сказал, что теперь законодательство перекрывает многие лазейки для злоупотреблений.

Таким образом, тональность высказывания определяется тремя компонентами: субъектом тональности (кто высказал оценку), объектом тональности (о ком или о чём высказана оценка) и собственно тональной оценкой (как оценили). В наших примерах можно обнаружить такие компоненты тональности:

В одном предложении может высказываться одновременно несколько эмоциональных оценок относительно разных объектов тональности:

(5) Samsung обязали выплатить Apple компенсацию в 290 млн долларов.

Относительно Apple это скорее позитивное событие, чего не скажешь об Samsung.

Так же может быть и разная тональность относительно одного и того же объекта:

(6) Лимонад «Любимый» на основе карамели, так полюбившийся покупателям нашего региона, может провоцировать развитие болезней.

Тут объект «лимонад» упоминается как в позитивном ключе, так и в негативном.

Еще одним направлением сентимент анализа является выявление негативности / позитивности атрибутов объекта тональности (feature-based / aspect-based sentiment analysis), Например,

(7) Еще плюс этого смартфона — индикатор света, что существенно экономит заряд аккумулятора, поддерживает флешки до 8 ГБ, а вот камера совсем слабая.

Здесь объектом тональности является «смартфон», но его тональность складывается из нескольких факторов (индикатор света, аккумулятор, флешка, камера), которые могут иметь разную полярность. Таким образом, здесь задача сводится к выявлению атрибутов продукта (объекта) и определения их тональности. Причем одна и та же качественная характеристика для одного атрибута может быть положительной, и она же для другого атрибута – отрицательной (например, «большой аккумулятор» для телефона – это скорее хорошо, а вот «большой вес» телефона – скорее плохо).

Помимо самой тональности, текст можно оценивать по субъективности / объективности суждения (Opinion Mining). Если это мнение автора высказывания, содержащее субъективную оценку описываемого, то текст считается субъективным. И наоборот, если это сообщение СМИ или мнение, по умолчанию разделяемое участниками диалога, то оно считается объективным.

Например, сообщение из соц.сети:

(8) Пока что я остаюсь при своем — Samsung Galaxy Note 3 — это лучший гаджет, что проходил через мои руки!

имеет субъективную оценку относительно смартфона. А текст из СМИ:

(9) Промсвязьбанк укрепил свои позиции в топ-10 российских банков по портфелю кредитов организациям.

содержит объективную информацию.

К субъективной информации будут относиться прямая и косвенная речь в тексте, а также цитирование (см. примеры 3 и 4). В таких случаях автоматическое определение субъективности / объективности высказывания реализовать технически гораздо проще, нежели в общем случае.

Методы определения тональности

Существует два основных метода решения этой задачи автоматического определения тональности:

  • Статистический метод. Для него нужны заранее размеченные по тональности коллекции (корпуса) текстов, на которых происходит обучение модели, с помощью которой и происходит определение тональности текста или фразы.
  • Метод, основанный на словарях и правилах. Для этого заранее составляются словари позитивных и негативных слов и выражений. Этот метод может использовать как списки шаблонов, так и правила соединения тональной лексики внутри предложения, основанные на грамматическом и синтаксическом разборе.

Кроме того, иногда используют смешанный метод (комбинацию первого и второго подходов).

При статистическом подходе для решения задачи общей классификации текстов на классы тональности широко используют метод опорных векторов (SVM), Байесовы модели, различного рода регрессии [Chetviorkin & Loukachevitch — описание соревнования ROMIP-2011 по сентимент анализу данных, практически все участники использовали SVM или Байес].

Если же целью является определение тональности у определенного, заранее заданного объекта (нескольких объектов), то применяют более сложные статистические алгоритмы, такие как CRF [Антонова и Соловьев], алгоритмы семантической близости (например, латентно-семантический анализ – LSA, латентное размещение Дирихле — LDA) и др., а также методы, основанные на правилах [Пазельская и Соловьев].

Для определения атрибутивной тональности используют языковые модели [García-Moya & all], нейросети [Tarasov], либо тематические тезаурусы.

Модуль определения тональности SentiFinder

Модуль SentiFinder определяет три вида тональности русскоязычных текстов (позитивную, негативную и нейтральную) относительно заданного объекта тональности как в пределах одного предложения, так и усредненную по всему документу.

Модуль реализован на алгоритме случайных марковских полей с использованием тональных словарей. Это позволило достичь не только хорошего качества (средняя точность по трем видам тональности около 87%.) и высокой скорости обработки текстов (скорость работы модуля SentiFinder более 100 кБ/сек на одном потоке).

Особенностью данного модуля является то, что он позволяет оценить силу эмоциональности. Таким образом, пользователю предоставляется возможность не только получить качественную эмотивную оценку документа в целом относительно интересующего объекта тональности, но и количественное соотношение негативного и позитивного отношения к нему.

Модуль может работать как с «классическими» текстами новостного потока, так и «неклассическим» языком сообщений соц. медиа.

Ознакомиться с данным сервисом можно на сайте eurekaengine.ru

Список литературы

  1. Bo Pang, Lillian Lee, Shivakumar Vaithyanathan Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques // — 2002. — С. 79–86.
  2. Peter Turney Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews // Proceedings of the Association for Computational Linguistics. — 2002. — С. 417–424. — arΧiv: LG/0212032
  3. Анна Антонова и Алексей Соловьев, Использование метода условных случайных полей для обработки текстов на русском языке. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: «Диалог-2013». Сб. научных статей / Вып. 12 (19).- М.: Изд-во РГГУ, 2013.– С.27-44.
  4. Sentiment Analysis Track at ROMIP-2012. Chetviorkin I.I.,Loukachevitch N.V. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: «Диалог-2013». Сб. научных статей том 2, с. 40-50.
  5. Анна Пазельская и Алексей Соловьев, Метод определения эмоций в текстах на русском языке. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: «Диалог-2011». Сб. научных статей / Вып. 11 (18).- М.: Изд-во РГГУ, 2011.– С.510-523.
  6. Tarasov D.S. Deep Recurrent Neural Networks for Multiple Language Aspect-Based Sentiment Analysis // Computational Linguistics and Intellectual Technologies: Proceedings of Annual International Conference “Dialogue-2015”, Issue 14(21), V.2, pp. 65-74 (2015).
  7. García-Moya, L., Anaya-Sanchez, H., Berlanga-Llavori, R.: Retrieving product features and opinions from customer reviews. IEEE Intelligent Systems 28(3), 19–27 (2013)

51 кокетливое текстовое сообщение, чтобы поднять ей настроение

В последнее время вы оба были заняты.

Стало сложнее общаться и проводить качественное время вместе .

Итак, когда вы знаете, что у вас обоих будет время для жаркого свидания или, по крайней мере, час, чтобы насладиться обществом друг друга, вы готовы.

Осталось только создать настроение.

И поскольку вы не единственный, кого пригласили на эту вечеринку, вы хотите убедиться, что она так же заинтересована, как и вы.

Когда вы не можете находиться вместе в одной комнате, вам могут помочь горячие текстовые сообщения.

Как поднять настроение девушке с помощью сообщения?

Если вы спрашиваете себя: «Что мне написать, чтобы возбудить ее?» у вас слишком узкий подход.

Вам не нужно посылать ей постоянный поток сообщений, намекающих на любые сексуальные махинации, которые вы задумали.

На самом деле, нет. Не делай этого. Есть лучший способ.

Вместо того, чтобы сосредотачиваться на словах, которые возбудит ее, стремитесь к словам, которые делают следующее:

  • Заставь ее улыбнуться
  • Напомни ей, что она у тебя на уме
  • Покажи ей, что тебе в нем нравится r

иначе, когда она рядом.

Она твой человек, а ты ее.

Опирайтесь на это.

51 текстовое сообщение, чтобы поднять ей настроение

Мы собрали 51 текстовое сообщение, которое возбудит ее, будь то сексуальное, милое, кокетливое, смешное или просто задумчивое.

На одну и ту же страницу можно попасть несколькими способами.

1. Все напоминает мне о тебе. Не могу дождаться, чтобы увидеть вас позже.

2. Пытаюсь работать здесь, но не могу перестать думать о тебе.

3. Я обдумывал идеи для нашего следующего свидания. Не терпится поделиться ими с вами!

4. Мечтать о тебе — мое новое любимое занятие. Но реальность с тобой лучше.

5. Мне нравится с тобой разговаривать. Нет ничего запретного или неудобного. Вы так же хорошо бросаете мне вызов, как и слушаете.

6. Что бы ни случилось, я верю, что ты прикроешь меня. Я надеюсь, что вы можете доверять мне сделать то же самое.

7. Все, чего я сейчас действительно хочу, это побыть где-нибудь с тобой наедине. Что бы ни случилось, произойдет. Я полностью согласен.

8. Я чувствую себя наиболее живым, когда я с тобой.

9. Одной мысли о тебе достаточно, чтобы заставить меня улыбаться посреди всего, что я делаю.

10. Пока я не поцеловал тебя, я понятия не имел, что это может быть так весело. С нетерпением жду позже.

11. Угадайте, о чем я сейчас думаю? (Не жалейте подробностей.)

12. Хорошо, что мы не работаем вместе. Я бы ничего не сделал. Мне уже трудно не думать о том, что я хочу сделать с тобой.

13. Пока я не встретил тебя, я никогда не думал, что у меня однонаправленное мышление. Должно быть, ваше разлагающее влияние.

14. Просто короткая записка, чтобы напомнить тебе, что я люблю тебя. Я с нетерпением жду возможности напомнить вам лично.

15. Каждый раз, когда я слушаю музыку, я представляю, как ты танцуешь под нее.

16. Все, чего я хочу на обеденный перерыв, — это устроить пикник где-нибудь с тобой — в идеале с палаткой и спальным мешком на двоих.

17. Все, что вам нужно сделать, это войти в комнату, и все остальные исчезнут. Или я хотел бы, чтобы они были.

18. Меня поразило, насколько я готов сделать что-то безумное и рискнуть всем — пока я могу делать это с тобой.

19. Я был в комфортном онемении, пока ты не пришел и не разбудил меня. Теперь я хочу просыпаться с тобой каждый день.

20. Говоря о пробуждении для вас, можем ли мы вернуться и изучить, что было до этого?

21. Я доверяю тебе, твоему суждению и твоему сердцу больше, чем кому бы то ни было.

22. Одного случайного сообщения от тебя достаточно, чтобы я улыбался, как влюбленный идиот.

23. Сегодня вечером у меня для тебя сюрприз. Приготовьтесь быть избалованным. 😉

24. Сегодня утром ты выглядел рассеянным. Могу ли я что-нибудь сделать, чтобы сделать ваш день лучше?

25. Эта твоя ухмылка приходит мне на ум и выворачивает меня наизнанку всякий раз, когда я думаю о тебе (что случается часто).

Другие статьи по теме

115 лучших любовных сообщений для вашей жены

Неуверенность в отношениях? 15 советов, как сделать себя сильнее и почувствовать себя увереннее

33 Романтические любовные записки и тексты для нее

26. Ты не представляешь, сколько раз я думал о том, чтобы поцеловать тебя сегодня. Нам нужно наверстать упущенное.

27. Я не настолько слаб, чтобы упасть в твои объятия, как только ты назовешь мое имя. Тебе нужно быть здесь, чтобы это подействовало на меня.

28. Не могу дождаться, когда снова побуду с тобой наедине. Как скоро мы сможем это сделать?

29. Когда я представляю свое будущее, я хочу, чтобы ты был в нем. Во-первых, без тебя это выглядит менее сексуально.

30. Каждый раз с тобой как в первый раз — в лучшем виде.

31. Еще раз, мысли о тебе помогли мне пройти через самые трудные части моего дня.

32. Не могли бы вы быть сегодня моим особым гостем? Я приготовил еду. Теперь все, что мне нужно, это лучшая компания в мире.

33. Ты все, о чем я хочу сейчас думать.

34. Готовы к нашему жаркому свиданию? Я знаю, что я!

35. В моих снах ты всегда выглядишь горячо. Вживую ты выглядишь еще круче.

36. Просто короткое сообщение, чтобы вы знали, что вы мне нужны в моей жизни. Ты мой любимый человек.

37. На случай, если я еще не сказал, сегодня ты выглядишь фантастически — красивее с каждым разом, когда я тебя вижу.

38. Как тебе удается заставить меня думать и возбуждать одновременно. Это сбивает с толку, но я в этом.

39. Я выбираю что-нибудь хорошее, чтобы мы могли насладиться этим вечером на ужин.

40. Если бы мы могли пойти куда угодно вместе — только вдвоем — куда бы вы хотели пойти?

41. С тобой я чувствую себя самой собой, а также человеком, которым хочу быть. Ты видишь лучшее во мне. И я не могу смотреть на тебя, не думая: «Вау. Вот она!»

42. Жизнь слишком коротка, чтобы проводить так много времени в местах, где тебя нет.

43. Я рад, что мы не встретились, пока я не понял, чего хочу в жизни. В противном случае я мог бы упустить лучшее, что когда-либо случалось со мной.

44. Некоторые люди пытаются заглушить свет, который они видят в других. Но вы берете то немногое, что можете найти во мне, и создаете из него радугу. Я хочу видеть то, что видишь ты.

45. Если я во что-то и верю, так это в то, что ты всегда должен был быть частью моей жизни. Вы изменили все.

46. Независимо от того, через что я прохожу, ты человек, с которым мне наиболее комфортно делиться этим.

47. Мне не терпится увидеть тебя и узнать, как проходит твой день. Я позволю тебе выбрать время и место.

48. Сегодня я говорил с другом о тебе, и я был так горд (и что-то еще), я больше всего на свете хотел, чтобы ты был там. Не могу дождаться, когда увижу тебя.

49. Мне нравится, что я могу поговорить с тобой о чем угодно, и ты не вздрагиваешь, не тускнеешь и не смотришь на время. И мне нравится слушать, как ты говоришь.

50. Мне нравится, как работает твой разум. Мне с тобой никогда не скучно.

51. Мне нравится смотреть, как ты двигаешься. Я клянусь, вы можете найти что-то танцевать в чем угодно. Это магия.

Заключение

Теперь, когда вы просмотрели список текстовых сообщений, какие из них вы, скорее всего, будете использовать? Вы знаете женщину, о которой идет речь, лучше, чем мы, поэтому у вас, вероятно, есть некоторое представление о том, какие сообщения будут более эффективными с ней.

И если притяжение между вами уже сильно, не нужно много времени, чтобы вы оба оказались на одном ментальном пути. Тем не менее… не помешает смешать это и попробовать что-то новое вместе.

Что вы попробуете в первую очередь?

Шесть советов по чтению эмоций в текстовых сообщениях

«Как вы читаете эмоции в текстовых сообщениях?»

Легко, когда люди говорят , что они злы, грустны или взволнованы, или если они добавляют смайлик в конец сообщения. Но когда их нет? Учитывая, что даже общение лицом к лицу может сбивать с толку, нас не должно удивлять, что укороченные, пунктирные текстовые сообщения могут привести к катастрофическим недоразумениям.

Откуда мы знаем, что чувствует человек, когда он нам не говорит? Вот шесть советов, которые помогут вам лучше распознавать эмоции в текстовых сообщениях или, если это не удается, уберечь себя от поспешных выводов, основанных на скудных доказательствах.

1. Предполагать благие намерения

© Смайлик Арслана Шахида / Noun Project

Реклама Икс

Познакомьтесь с набором инструментов «Большое добро»

Из GGSC на вашу книжную полку: 30 научно обоснованных инструментов для хорошего самочувствия.

Обычно текстовые сообщения короткие. У нас очень мало информации для работы. Смайлик или ряд восклицательных знаков могут помочь убедить нас в том, что текст предназначен для выражения положительных эмоций, но тексты не всегда включают эти дополнительные индикаторы эмоций. Плотный график наших друзей приводит к резким сообщениям; игривый сарказм нашего партнера не всегда воспринимается как игривый.

Имейте в виду, что тексты — сложный инструмент для передачи эмоций. У нас нет ни выражения лица, ни тона голоса, ни разговора, которые могли бы дать нам больше информации.

Если в тексте не сказано «Я зол», не думайте, что отправитель сообщения зол. Нам лучше читать тексты, предполагая, что у отправителя хорошие намерения. В противном случае мы можем столкнуться с множеством ненужных споров.

2. Повышение осведомленности о бессознательных предубеждениях

В ходе моего исследования мне пришлось обучить многочисленные группы кодировщиков эмоций. Но даже обученные программисты, которые еженедельно встречаются для обсуждения несоответствий, не приходят к единому мнению о том, какая эмоция (или сколько эмоций) выражается. Люди просто не видят эмоции одинаково. У нас есть бессознательные предубеждения, которые заставляют нас делать разные выводы на основе одной и той же информации.

Например, каждый раз, когда я возглавляю команду программистов, мне напоминают, что мужчины и женщины могут по-разному интерпретировать эмоции других. Если Боб пишет: «Моя жена пропустила нашу 10-летнюю годовщину», мужчины склонны думать, что Боб рассержен, а женщины чаще думают, что Боб расстроен.

Я не берусь точно знать, почему это так, но могу с уверенностью сказать, что на наши навыки распознавания эмоций влияют наши характеристики. Когда дело доходит до обнаружения эмоций в текстах, постарайтесь помнить, что на наши интерпретации влияют бессознательные предубеждения. Эмоции, которые мы обнаруживаем, могут отражать то, что нас окружает, точно так же, как они отражают информацию в тексте.

3. Исследуйте эмоциональный оттенок самих слов

Слова, которые люди используют, часто имеют эмоциональный оттенок. Подумайте о некоторых общих словах, таких как любовь, ненависть, чудесный, тяжелый, работа, исследование или котенок.

Если в тексте написано «Я люблю этого замечательного котенка», мы легко можем заключить, что он выражает положительные эмоции. Если текст гласит: «Я ненавижу эту тяжелую работу», это выглядит довольно негативно. Но если в тексте говорится: «Этот чудесный котенок — тяжелая работа», как мы думаем, какая эмоция выражается?

Одним из подходов к обнаружению эмоций, когда они кажутся смешанными, является использование метода «мешка слов». Это просто означает, что мы рассматриваем каждое слово отдельно. Насколько позитивны слова «котенок» и «замечательный»? А насколько негативны слова «тяжело» и «работа»? Глядя на то, насколько положительно и отрицательно каждое слово, мы можем определить преобладающую эмоцию, которую пытается выразить отправитель. Попробуйте этот метод мешка слов, когда вам трудно определить эмоцию в тексте.

4. Не думайте, что вы знаете, что чувствует человек

  • Подробнее о технологиях и эмоциях

    Узнайте, как смартфоны убивают общение.

    Узнайте пять способов создания неравнодушного сообщества в социальных сетях.

    Узнайте, как технологии влияют на романтику.

    Насколько вы эмоциональны? Примите участие в викторине!

Текстовые сообщения не просто короткие. Они также неполные.

С текстовыми сообщениями мы практически гарантированно пропустим информацию. Когда мы читаем текст, мы не можем не попытаться заполнить пробелы информацией, которую мы получили.0189 до есть. Мы автоматически начинаем думать о том, как бы мы себя чувствовали в ситуации, которую описывает автор сообщения.

К сожалению, существуют огромные индивидуальные различия в том, как люди себя чувствуют в той или иной ситуации. Например, если бы я вырос в бедности, зарабатывая 30 долларов в час, я мог бы чувствовать себя чертовски хорошо; но если бы я был генеральным директором компании из списка Fortune 500, 30 долларов в час могли бы вызвать у меня чувство неудовлетворенности или даже депрессии. Точно так же, если я спортсмен, занятие спортом, скорее всего, сделает меня счастливым; если я недотепа, занятия спортом могут быть очень раздражающими.

Эмоции, возникающие в данном контексте, сильно зависят от нашей уникальной точки зрения и опыта, поэтому нам очень трудно угадать, что чувствует другой человек. Всегда перепроверяйте себя, чтобы увидеть, делаете ли вы выводы на основе какой-либо эмоциональной информации или вы делаете предположения, основанные исключительно на контексте, в котором находится человек.

5. Полагайтесь на теории эмоций

эмоции, а не только академики. Другими словами, у всех нас есть представление о том, откуда берутся эмоции и что они означают. Это может помочь сознательно исследовать ваши собственные (возможно, бессознательные) предположения о том, как работают эмоции. Считаете ли вы, что такие чувства, как гнев и печаль, дискретны и отделены друг от друга? Или вы думаете, что они могут смешиваться?

В целях обнаружения эмоций в текстах полезно понимать, что оба они в некоторой степени верны. Исследования показывают, что мы склонны испытывать большее количество дискретных эмоций, таких как страх, в ответ на определенные триггеры окружающей среды, такие как встреча с медведем в лесу. При этом исследования также показывают, что, когда мы испытываем одну негативную эмоцию, мы с гораздо большей вероятностью будем испытывать и все остальные негативные эмоции. Это свидетельство имеет важное значение для интерпретации эмоций в текстах. Если вы успешно определили, что человек грустит, вы можете быть почти уверены, что он также испытывает тревогу или гнев.

6. Найдите дополнительную информацию

Если вы воспользовались первыми пятью советами и все еще не знаете, какая эмоция присутствует в тексте, обратитесь за дополнительной информацией. В приведенном выше примере жена Боба пропустила их 10-летнюю годовщину. Что, если бы вы попросили Боба рассказать вам больше? Боб может сказать вам, что его жена умерла, и поэтому она пропустила их годовщину. Внезапно мы можем убедиться, что Боб испытывает больше печали, чем гнева.