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Fuzzy classification-based emotional context recognition from online social networks messages

机译：在线社交网络消息中基于模糊分类的情绪上下文识别

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Over the past several years, social networking services or micro-blogs have become ubiquitously accessible anytime and contain users' opinions expressed in the form of short text messages. In this paper, we introduce a new automatic approach named FEmoRec for emotional context recognition from online social networks that applies a semantic similarity measure based on Multi-Layer Perceptron Neural Net Model. We rely on the assumption that a tweet may belong to many emotional categories with different membership degrees. We classify the tweet by computing an emotion vector that represents the tweet's fuzzy membership values to Ekman's emotion classes. Carried out experiments emphasize the relevance of our proposal, compared to other methods.
机译：在过去的几年中，社交网络服务或微博随时随地都可以访问，并包含以短消息形式表达的用户意见。在本文中，我们介绍了一种新的名为FEmoRec的自动方法，用于从在线社交网络进行情感上下文识别，该方法应用了基于多层感知器神经网络模型的语义相似性度量。我们基于这样一个假设，即一条推文可能属于具有不同成员资格程度的许多情感类别。我们通过计算情感向量对推文进行分类，该向量代表推文的模糊隶属度值到Ekman的情感类别。与其他方法相比，进行的实验强调了我们建议的相关性。

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