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Muster von "you" und "thou" - Modellierung der Anrede im englischen Sonett ...
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Muster von "you" und "thou" - Modellierung der Anrede im englischen Sonett ...
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Prediction of upcoming pitch accent using Sandhi rules in Kansai Japanese: A web-based visual world eye-tracking study ...
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Can Heritage Speakers Predict Lexical and Morphosyntactic Information in Reading?
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In: Languages; Volume 7; Issue 1; Pages: 60 (2022)
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A Multitask Learning Framework for Abuse Detection and Emotion Classification
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In: Algorithms; Volume 15; Issue 4; Pages: 116 (2022)
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An Information Theoretic Approach to Symbolic Learning in Synthetic Languages
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In: Entropy; Volume 24; Issue 2; Pages: 259 (2022)
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A Stacking Ensemble Deep Learning Model for Bitcoin Price Prediction Using Twitter Comments on Bitcoin
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In: Mathematics; Volume 10; Issue 8; Pages: 1307 (2022)
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A Combined System Metrics Approach to Cloud Service Reliability Using Artificial Intelligence
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In: Big Data and Cognitive Computing; Volume 6; Issue 1; Pages: 26 (2022)
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Prediction during simultaneous interpreting: Evidence from the visual-world paradigm
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In: ISSN: 0010-0277 ; Cognition, Vol. 220 (2022) P. 104987 (2022)
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Processing Evidence for the Grammatical Encoding of the Mass/Count Distinction in Mandarin Chinese
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Masked language models directly encode linguistic uncertainty
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In: Proceedings of the Society for Computation in Linguistics (2022)
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Modeling human-like morphological prediction
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In: Proceedings of the Society for Computation in Linguistics (2022)
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Temporal Emotion Dynamics in Social Networks
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Abstract:
[ES] El análisis de sentimientos en redes sociales se ha estudiado ampliamente durante la última década. A pesar de ello, las distintas categorías de sentimientos no se consideran adecuadamente en muchos casos, y el estudio de patrones de difusión de las emociones es limitado. Por lo tanto, comprender la importancia de emociones específicas será más beneficioso para diversas actividades de marketing, toma de decisiones empresariales y campañas políticas. Esta tesis doctoral se centra en el diseño de un marco teórico para analizar el amplio espectro de sentimientos y explicar cómo se propagan las emociones utilizando conceptos de redes temporales y multicapa. Particularmente, nuestro objetivo es proporcionar información sobre el modelado de la influencia de las emociones y como esta afecta a los problemas de estimación de las emociones y a la naturaleza dinámica temporal en la conversación social. Para mostrar la eficacia del modelo propuesto, se han recopilado publicaciones relacionadas con diferentes eventos de Twitter y hemos construido una estructura de red temporal sobre la conversación. En primer lugar, realizamos un análisis de sentimientos adoptando un enfoque basado en el léxico y en el modelo circunflejo de emociones de Russell que mejora la efectividad de la caracterización del sentimiento. A partir de este análisis investigamos la dinámica social de las emociones presente en las opiniones de los usuarios analizando diferentes características de influencia social. A continuación, diseñamos un modelo estocástico temporal basado en emociones para investigar el patrón de participación de los usuarios y predecir las emociones significativas. Nuestra contribución final es el desarrollo de un modelo de influencia secuencial basado en emociones mediante la utilización de redes neuronales recurrentes que permiten predecir emociones de una manera más completa. Finalmente, el documento presenta algunas conclusiones y también describe las direcciones de investigación futuras. ; [CA] L'anàlisi de sentiments en xarxes socials s'ha estudiat àmpliament durant l'última dècada. Malgrat això, les diferents categories de sentiments no es consideren adequadament en molts casos, i l'estudi de patrons de difusió de les emocions és limitat. Per tant, comprendre la importància d'emocions específiques serà més beneficiós per a diverses activitats de màrqueting, presa de decisions empresarials i campanyes polítiques. Aquesta tesi doctoral se centra en el disseny d'un marc teòric per a analitzar l'ampli espectre de sentiments i explicar com es propaguen les emocions utilitzant conceptes de xarxes temporals i multicapa. Particularment, el nostre objectiu és proporcionar informació sobre el modelatge de la influència de les emocions i com aquesta afecta als problemes d'estimació de les emocions i a la naturalesa dinàmica temporal en la conversa social. Per a mostrar l'eficàcia del model proposat, s'han recopilat publicacions relacionades amb diferents esdeveniments de Twitter i hem construït una estructura de xarxa temporal sobre la conversa. En primer lloc, realitzem una anàlisi de sentiments adoptant un enfocament basat en el lèxic i en el model circumflex d'emocions de Russell que millora l'efectivitat de la caracterització del sentiment. A partir d'aquesta anàlisi investiguem la dinàmica social de les emocions present en les opinions dels usuaris analitzant diferents característiques d'influència social. A continuació, dissenyem un model estocàstic temporal basat en emocions per a investigar el patró de participació dels usuaris i predir les emocions significatives. La nostra contribució final és el desenvolupament d'un model d'influència seqüencial basat en emocions mitjançant la utilització de xarxes neuronals recurrents que permeten predir emocions d'una manera més completa. Finalment, el document presenta algunes conclusions i també descriu les direccions d'investigació futures. ; [EN] Sentiment analysis in social networks has been widely analysed over the last decade. Despite the amount of research done in sentiment analysis in social networks, the distinct categories are not appropriately considered in many cases, and the study of dissemination patterns of emotions is limited. Therefore, understanding the significance of specific emotions will be more beneficial for various marketing activities, policy-making decisions and political campaigns. The current PhD thesis focuses on designing a theoretical framework for analyzing the broad spectrum of sentiments and explain how emotions are propagated using concepts from temporal and multilayer networks. More precisely, our goal is to provide insights into emotion influence modelling that solves emotion estimation problems and its temporal dynamics nature on social conversation. To exhibit the efficacy of the proposed model, we have collected posts related to different events from Twitter and build a temporal network structure over the conversation. Firstly, we perform sentiment analysis with the adaptation of a lexicon-based approach and the circumplex model of affect that enhances the effectiveness of the sentiment characterization. Subsequently, we investigate the social dynamics of emotion present in users' opinions by analyzing different social influential characteristics. Next, we design a temporal emotion-based stochastic model in order to investigate the engagement pattern and predict the significant emotions. Our ultimate contribution is the development of a sequential emotion-based influence model with the advancement of recurrent neural networks. It offers to predict emotions in a more comprehensive manner. Finally, the document presents some conclusions and also outlines future research directions. ; Naskar, D. (2022). Temporal Emotion Dynamics in Social Networks [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/180997 ; TESIS
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Keyword:
Análisis de los sentimientos; Dinámica de las emociones; Emotion dynamics; Emotion prediction; Influence model; LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS; Modelos de influencia; Neural network; Predicción afectiva; Propaganda networks; Redes de propaganda; Redes neuronales; Redes sociales; Sentiment analysis; Social media
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URL: http://hdl.handle.net/10251/180997
https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/180997
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Prosodic Boundary Prediction Model for Vietnamese Text-To-Speech
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In: Proc. Interspeech 2021 ; Interspeech 2021 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03329116 ; Interspeech 2021, Aug 2021, Brno, Czech Republic. pp.3885-3889, ⟨10.21437/interspeech.2021-125⟩ (2021)
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18‐month‐olds fail to use recent experience to infer the syntactic category of novel words
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In: ISSN: 1363-755X ; EISSN: 1467-7687 ; Developmental Science ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03098848 ; Developmental Science, Wiley, In press, ⟨10.1111/desc.13030⟩ (2021)
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Visual speech cues recruit neural oscillations to optimise auditory perception: Ways forward for research on human communication
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In: EISSN: 2665-945X ; Current Research in Neurobiology ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03312712 ; Current Research in Neurobiology, Elsevier, 2021, 2, pp.100015. ⟨10.1016/j.crneur.2021.100015⟩ (2021)
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COSMO-Onset: A Neurally-Inspired Computational Model of Spoken Word Recognition, Combining Top-Down Prediction and Bottom-Up Detection of Syllabic Onsets
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In: ISSN: 1662-5137 ; Frontiers in Systems Neuroscience ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03318691 ; Frontiers in Systems Neuroscience, Frontiers, 2021, 15, pp.653975. ⟨10.3389/fnsys.2021.653975⟩ (2021)
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Overview of LifeCLEF 2021: an evaluation of Machine-Learning based Species Identification and Species Distribution Prediction
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In: Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction ; https://hal.inria.fr/hal-03415990 ; K. Selçuk Candan; Bogdan Ionescu; Lorraine Goeuriot; Birger Larsen; Henning Müller; Alexis Joly; Maria Maistro; Florina Piroi; Guglielmo Faggioli; Nicola Ferro. Experimental IR Meets Multilinguality, Multimodality, and Interaction, 12880, Springer International Publishing, pp.371-393, 2021, Lecture Notes in Computer Science, ⟨10.1007/978-3-030-85251-1_24⟩ (2021)
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Arcuate fasciculus architecture is associated with individual differences in pre-attentive detection of unpredicted music changes
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In: ISSN: 1053-8119 ; EISSN: 1095-9572 ; NeuroImage ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03132095 ; NeuroImage, Elsevier, 2021, 229, pp.117759. ⟨10.1016/j.neuroimage.2021.117759⟩ (2021)
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