Emotion recognition and flip reasoning in english and mixed-coded con-versations based on a valence, arousal and dominance approach

Using the NRC VAD Lexicon and computational models like Transformer and GRU, this study presents a novel method for emotion recognition and reasoning about emo- tional transitions in code-mixed talks. We use Emotion Flip Reasoning (EFR) and Emotion Recognition in Conversation (ERC) to systematically...

Full description

Autores:
García Bedoya, Santiago Andre
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Tecnológica de Bolívar
Repositorio:
Repositorio Institucional UTB
Idioma:
eng
OAI Identifier:
oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/13916
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/20.500.12585/13916
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Palabra clave:
Machine learning
Engineering -- Statistics
Computational linguistics
Python
Emotions
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openAccess
License
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description Using the NRC VAD Lexicon and computational models like Transformer and GRU, this study presents a novel method for emotion recognition and reasoning about emo- tional transitions in code-mixed talks. We use Emotion Flip Reasoning (EFR) and Emotion Recognition in Conversation (ERC) to systematically identify and classify emotional triggers. We validate the model’s accuracy in identifying emotional shift triggers and classifying emotions using the MELD and MaSaC datasets provided by SemEval. Including VAD analysis significantly improves accuracy, as indicated by an increase in the F1 score. These findings open up new avenues for the study of emotional dynamics in texts with mixed codes by highlighting the significance of including complex emotional elements in conversation analysis. Finally, submit the results and manuscript to SemEval 2024 Competition.
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We use Emotion Flip Reasoning (EFR) and Emotion Recognition in Conversation (ERC) to systematically identify and classify emotional triggers. We validate the model’s accuracy in identifying emotional shift triggers and classifying emotions using the MELD and MaSaC datasets provided by SemEval. Including VAD analysis significantly improves accuracy, as indicated by an increase in the F1 score. These findings open up new avenues for the study of emotional dynamics in texts with mixed codes by highlighting the significance of including complex emotional elements in conversation analysis. Finally, submit the results and manuscript to SemEval 2024 Competition.Ingeniero ElectrónicoPregrado83 páginas.application/PDFengUniversidad Tecnológica de Bolívar UTBFacultad de Ingenieríaalma:57UTB_INST/bibs/collections/8114505210005731info:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial 4.0 InternacionalAutorizo (autorizamos) a la Biblioteca de la Institución para que incluya una copia, indexe y divulgue en el Repositorio Institucional, la obra mencionada con el fin de facilitar los procesos de visibilidad e impacto de la misma, conforme a los derechos patrimoniales que me(nos) corresponde(n) y que incluyen: la reproducción, comunicación pública, distribución al público, transformación, de conformidad con la normatividad vigente sobre derechos de autor y derechos conexos referidos en art. 2, 12, 30 (modificado por el art 5 de la ley 1520/2012), y 72 de la ley 23 de de 1982, Ley 44 de 1993, art. 4 y 11 Decisión Andina 351 de 1993 art. 11, Decreto 460 de 1995, Circular No 06/2002 de la Dirección Nacional de Derechos de autor, art. 15 Ley 1520 de 2012, la Ley 1915 de 2018 y demás normas sobre la materia. Al respecto como Autor(es) manifestamos conocer que: La autorización es de carácter no exclusiva y limitada, esto implica que la licencia tiene una vigencia, que no es perpetua y que el autor puede publicar o difundir su obra en cualquier otro medio, así como llevar a cabo cualquier tipo de acción sobre el documento. La autorización tendrá una vigencia de cinco años a partir del momento de la inclusión de la obra en el repositorio, prorrogable indefinidamente por el tiempo de duración de los derechos patrimoniales del autor y podrá darse por terminada una vez el autor lo manifieste por escrito a la institución, con la salvedad de que la obra es difundida globalmente y cosechada por diferentes buscadores y/o repositorios en Internet lo que no garantiza que la obra pueda ser retirada de manera inmediata de otros sistemas de información en los que se haya indexado, diferentes al repositorio institucional de la Institución, de manera que el autor(res) tendrán que solicitar la retirada de su obra directamente a otros sistemas de información distintos al de la Institución si desea que su obra sea retirada de inmediato. La autorización de publicación comprende el formato original de la obra y todos los demás que se requiera para su publicación en el repositorio. 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Con la autorización, la institución puede difundir la obra en índices, buscadores y otros sistemas de información que favorezcan su visibilidad.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Emotion recognition and flip reasoning in english and mixed-coded con-versations based on a valence, arousal and dominance approachinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Machine learningEngineering -- StatisticsComputational linguisticsPythonEmotionsMathematical statistics -- Data processingPúblico generalPublication35de2f55-a620-47ac-97f2-9961adeac601virtual::4951-10baf60e3-de4b-4695-93fc-1c3c4843f32cvirtual::4952-184e86005-e232-4d13-ab38-68f0f2b4aeb0virtual::4953-135de2f55-a620-47ac-97f2-9961adeac601virtual::4951-10baf60e3-de4b-4695-93fc-1c3c4843f32cvirtual::4952-184e86005-e232-4d13-ab38-68f0f2b4aeb0virtual::4953-120.500.12585/13916oai:repositorio.utb.edu.co:20.500.12585/139162025-06-19 14:42:31.216http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/metadata.onlyhttps://repositorio.utb.edu.coRepositorio Digital Universidad Tecnológica de Bolívarbdigital@metabiblioteca.com

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