Öyleyse Vikipedi'nin 1 " tanımladığı gibi " aritmetik kullanarak sözcüklerin dilsel bağlamlarını yakalayan " Word2Vec, (W2V) ile aşina olabilirsiniz . Örneğin, 'Paris’i from Fransa’dan çıkarın ve' İtalya ’ekleyin;
İhtiyacınız olan, duygusal geçişler arasındaki benzerlikleri yakalayan bir Sentiment2Vec (S2V) gibi bir şey. Gibi bir şey: 'korku' 'üzüntü' çıkarın, 'sevinç' ekleyin ve 'umut' olsun. Veya: 'sting'i' papercut'tan çıkarın, 'ezilmiş' ekleyin ve 'zırlıyorsunuz'.
İşin püf noktası, kelimelerle sahip olduğunuz gibi eğitmek için kolayca erişilebilen duygusal bağlamlar grubuna sahip olmamanızdır. Milyonlarca saat fMRI'nız varsa - yüzlerce denekteki duygular arasındaki geçişleri eşleştiriyorsanız - o zaman bir S2V oluşturmak için bu verileri kullanabilirsiniz. Muhtemelen bu verilere sahip değilsindir.
Bu arada, sadece duyarlılık konusunda uzmanlaşmış bir W2V inşa edebilirsiniz. Hatta önyükleme için güncel bir duyarlılık analiz motoru kullanmayı deneyebilirsiniz. Belki "Bir kâğıt kesiyorum ve acı duyuyor" ve "Parmağımı kırdım ve atıyor" yazan bir metni okursanız, sonunda bir S2V üretebilirsiniz. Çocuk kitapları genellikle duygusal bağlamla ilgili açık bir dil kullanır ("bu, çocuğu üzdü").
Ancak, kelimeler hala bir konektom haritasının sağlayacağı deneyimsel bağlamdan çok uzak. Yararlı bir şeyin olup olmadığını test etmek için, S2V'nizi bir fare arama simülasyonunda uygulamak isteyebilirsiniz - tipik bir davranış gösterip göstermediğini ve herhangi bir işbirlikçi veya rekabetçi dinamiğin organik olarak S2V'nizden çıkıp çıkmadığını kontrol edin.
Konuyla ilgili bazı ek bilgiler:
2014 yılında, Glasgow Üniversitesi 2 temel duygu olduğunu iddia etti : mutluluk, üzüntü, korku ve öfke.
Bu web sitesi 3 , güzel (biraz da kısa ise), birincil duygular altında ikincil ve üçüncül duyguların hiyerarşik çöküşünü sağlar.
Referanslar
1 : en.wikipedia.org/wiki/Word2vec
2 : www.bbc.com/news/uk-scotland-glasgow-west-26019586
3 : changingminds.org/explanations/emotions/basic%20emotions.htm