Model škálování emoce vyjádřená emotikony

Jan Doleček

Bachelor's thesis

Emotion scaling model expressed by emoticons

Abstract:

Cílem práce je navrhnout model škálování emoce, který je vyjádřený soustavou emotikonů za účelem lepšího pochopení jejich vlivu na interpretaci emocí. Práci tvoří část teoretická a praktická. V teoretické části jsou představeny jednotlivé emoční modely a jejich zásadní rozdíly. Dále je přiblížená problematika zpracování přirozeného jazyka, její účel, dělení, úrovně zpracování jazyka, lingvistické zdroje a způsoby klasifikace. Poté je objasněn pojem sentiment analýza, její principy fungování a současně dostupné nástroje. Je také přiblížen pojem emotikon a jeho porovnání s emoji. Poslední kapitola teoretické části se věnuje popisu vlivu emotikonu na sentiment analýzu a jaké výzvy s sebou přináší. Praktická část seznamuje s modelem v podobě zdrojového Python kódu, který dokáže na základě lexikonů provádět rule-based sentiment analýzu na úrovni dokumentů obsahující emotikony s vyhodnocením výsledků do dvoudimenzionálního Circumplex Model of Affect.

Abstract:

The aim of this thesis is to design a model of emotion scaling, which is expressed by a system of emoticons in order to better understand their influence on the interpretation of emotions. The work consists of a theoretical and practical part. The theoretical part presents the individual emotional models and their fundamental differences. Furthermore, the issue of natural language processing, its purpose, division, levels of language processing, linguistic sources, and methods of classification are approached. Then the concept of sentiment analysis, its principles of operation, and currently available tools are clarified. The concept of emoticons and their comparison with emoji is also introduced. The last chapter of the theoretical part deals with the description of the influence of the emoticon on sentiment analysis and what challenges it brings. The practical part introduces the model in the form of Python source code, which can perform rule-based sentiment analysis using lexicons at the document level containing emoticons with an evaluation of results in a two-dimensional Circumplex Model of Affect.

Keywords

emoční model, emotikon, sentiment analýza, NLP, lexikon, python

Keywords

sentiment analysis, lexicon, NLP, python, emotion model, emoticon

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 9. 5. 2022

Thesis defence

• Date of defence: 14. 6. 2022
• Supervisor: Libor Gála
• Reader: Jana Fortinová

Vysoká škola ekonomická v Praze

Bachelor programme / field:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika