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SELECT Institucion FROM PublicObrasAutoresFil WHERE RefPublicacion = 633343 AND InstitucionPropia = 'S' UNION SELECT Adscripciones.Entidad FROM PublicacionesObras JOIN PublicObrasAutores ON PublicacionesObras.Identificador = PublicObrasAutores.RefPublicacion JOIN Adscripciones ON PublicObrasAutores.NumeroEmpleado = Adscripciones.NumeroEmpleado WHERE (PublicacionesObras.FechaPublicacion BETWEEN Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta OR (PublicacionesObras.FechaPublicacion >= Adscripciones.FechaDesde AND Adscripciones.FechaHasta IS NULL)) AND PublicacionesObras.Identificador= 633343

Título del libro: Ic3k 2020 - Proceedings Of The 12th International Joint Conference On Knowledge Discovery, Knowledge Engineering And Knowledge Management
Título del capítulo: Fle: A fuzzy logic algorithm for classification of emotions in literary corpora

Autores UNAM:
JUAN MANUEL TORRES MORENO;

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Autores externos:

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Idioma:

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Año de publicación:
2020

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Palabras clave:

Classification (of information); Computer circuits; Knowledge management; Linguistics; Search engines; Automatic detection of emotion; Classification of emotions; Evaluation protocol; Fuzzy logic algorithms; Inverse Document Frequency; Linguistic values; Linguistic variable; Numerical values; Fuzzy logic

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Resumen:

This paper presents an algorithm based on fuzzy logic, devised to identify emotions in corpora of literary texts, called Fuzzy Logic Emotions (FLE) classifier. This algorithm evaluates a sentence to define the class(es) of emotions to which it belongs. For this purpose, it considers three types of linguistic variables (verb, noun and adjective) with associated linguistic values used to qualify the emotion they express. A numerical value is computed for each of these terms within a sentence, based on its frequency and the inverse document frequency (TF-IDF). We have tested our FLE classifier with an evaluation protocol, using a literary corpus in Spanish specially structured for working with the automatic detection of emotions in text. We present encouraging performance results favoring our FLE classifier, when compared to other known algorithms established in the literature used for the detection of emotions in text. Copyright © 2020 by SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda. All rights reserved.

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Entidades citadas de la UNAM:

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Fuente:


ISBN:
9789897584749
Editorial:
SciTePress

Tipo de producto:
Conference Paper