Deep Neural Network with Semantic-Emotion Architecture for Emotion Recognition in Text using Pre-trained word embedding
Deep Neural Network with Semantic-Emotion Architecture for Emotion Recognition in Text using Pre-trained word embedding
Deep Neural Network with Semantic-Emotion Architecture for Emotion Recognition in Text using Pre-trained word embedding
نوع: Type: thesis
مقطع: Segment: masters
عنوان: Title: Deep Neural Network with Semantic-Emotion Architecture for Emotion Recognition in Text using Pre-trained word embedding
ارائه دهنده: Provider: Faezeh Asadbeigi
اساتید راهنما: Supervisors: Dr. Hassan Khotanlou- Dr. Muharram Mansouri Zadeh
اساتید مشاور: Advisory Professors:
اساتید ممتحن یا داور: Examining professors or referees: Dr. Reza Mohammadi - Dr. Mahdi Sakhaei Nia
زمان و تاریخ ارائه: Time and date of presentation: 2024
مکان ارائه: Place of presentation: Class no 27
چکیده: Abstract: Emotion recognition from text is a recent essential research area in Natural Language Processing (NLP) which may reveal some valuable input to a variety of purposes. Nowadays, writings take many forms of social media posts, micro-blogs, news articles, customer review, etc., and the content of these short-texts can be a useful resource for text mining to discover an unhide various aspects, including emotions. The previously presented models mainly adopted word embedding vectors that represent rich semantic/syntactic information and those models cannot capture the emotional relationship between words. Recently, some emotional word embeddings are proposed but it requires semantic and syntactic information vice versa. To address this issue, we proposed a novel neural network architecture, called POS SENN (Part of Speech Tagging Semantic-Emotion Neural Network) which can utilize both semantic/syntactic and emotional information by adopting pre-trained word representations. SENN model has mainly three sub-networks, the first sub-network uses bidirectional Long-Short Term Memory (BiLSTM) to capture contextual information and focuses on semantic relationship, the second sub-network uses the convolutional neural network (CNN) to extract emotional features and focuses on the emotional relationship between words from the text And the third sub-network uses the convolutional neural network (CNN) to reduce ambiguity. We conducted a comprehensive performance evaluation for the proposed model using standard real-world datasets. We adopted the notion of Ekman's six basic emotions. The experimental results show that the proposed model achieves a significantly superior quality of emotion recognition with various state-of-the-art approaches and further can be improved by other emotional word embeddings
به اطلاع متقاضیان دکترای سال تحصیلی 1404-1403 رشته های مهندسی (مکانیک - کامپیوتر - برق - مواد - عمران - صنایع) دانشگاه بوعلی سینا می رساند، فهرست اساتید پذیرنده دانشکده مهندسی...
به اطلاع می رساند یک شرکت دانش بنیان در اصفهان نیازمند خدمات تحقیقاتی دانش آموختگان رشته های مواد و شیمی بوده و استخدام می کند. علاقمندان جهت کسب اطلاعات بیشتر و هماهنگی با شماره 03133879868 در...
به گزارش بسنا، مراسم افتتاحیه این پروژه با حضور محمدعلی زلفی‌گل وزیر علوم، تحقیقات و فناوری و دکتر علیرضا قاسمی‌فرزاد استاندار همدان، معاونان وزارتخانه‌های علوم و مسئولان استانی و ریاست...
دفتر هدایت استعدادهای درخشان دانشگاه بوعلی‌سینا فهرست اسامی دانشجویان برگزیده آموزشی پژوهشی پانزدهمین همایش سالانه دفتر هدایت استعدادهای درخشان سال ۱۴۰۲ را منتشر کرد. اسامی دانشجویان...
بهراد توتونچی دبیر انجمن علمی دانشجویی مهندسی عمران دانشگاه بوعلی سینا، در جلسه ای با حضور نمایندگان دانشگاه های سراسر کشور، با کسب اکثریت آرا انتخابات، به عنوان دبیر...
در هشتمین نشست از دوره یازدهم هیأت ممیزه دانشگاه بوعلی‌سینا، آقای دکتر علیرضا حاتمی دارای مدرک دکتری در رشته مهندسی برق با ر أ ی اعضاء از مرتبه...
بدینوسیله انتخاب آقای دکتر آرش فتاح الحسینی را به عنوان پژوهشگر برگزیده دانشگاه در گروه فنی و مهندسی به ایشان و خانواده علمی دانشکده مهندسی تبریک عرض نموده و از خداوند متعال...
بدینوسیله انتخاب دو تن از دانشجویان دانشکده مهندسی مهندس راضیه چهارمحالی در مقطع دکتری رشته مهندسی مواد شاخه خوردگی و مهندسی سطح و مهندس امین نظری در مقطع...
بدینوسیله انتخاب سه عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقایان دکتر جواد بهنامیان ، دکتر حسن علم خواه و دکتر محسن گودرزی در...
براساس اطلاعات پایگاه شاخص‌های اساسی علم (ESI)، حضوردکتر محمد حسن مرادی از گروه مهندسی برق دانشکده مهندسی در زمره پژوهشگران پراستناد یک درصد برتر دنیا استمرار پیدا کرد. ...
بدینوسیله انتخاب اعضا محترم هیات علمی سرکار خانم دکتر سموئی (گروه مهندسی صنایع)، جناب آقایان دکتر بابائی (گروه مهندسی عمران)، دکتر حاتمی (گروه مهندسی برق)، دکتر ختن لو (گروه مهندسی...
بدینوسیله انتخاب چهار عضو هیات علمی دانشکده مهندسی جناب آقای دکتر جواد بهنامیان از گروه مهندسی صنایع به عنوان پژوهشگر اول برگزیده، جناب آقای دکتر حسن علم خواه از گروه...
به گزارش بسنا و به نقل از سازمان سنجش، آزمون مرحله نهایی بیست و هشتمین دوره المپیاد علمی دانشجویی کشور با حضور نفرات برگزیده آزمون کارشناسی ارشد (متمرکز) و آزمون غیرمتمرکز المپیاد در دانشگاه‌های...
به اطلاع دانشجویان محترم می رساند سایت کامپیوتر کارشناسی دانشکده مهندسی به دلیل انجام ثبت نام دانشجویان کارشناسی ورودی 1402 از شنبه 1402/7/22 به مدت یک هفته تعطیل می باشد.
به گزارش بسنا و به نقل از معاونت علمی فناوری ریاست جمهوری، در هشتمین دوره تجلیل از سرآمدان علمی کشور در سال ۱۴۰۲ که با حضور معاون علمی و فناوری و اقتصاد دانش‌بنیان رئیس‌جمهور و وزیر علوم...
به اطلاع دانشجویان ورودی جدید تحصیلات تکمیلی (ارشد و دکترا) می رساند، یکشنبه 23 مهر ساعت 11 الی 13 در محل آمفی تئاتر دانشکده مهندسی جلسه معارفه با هیات رییسه دانشکده برگزار می شود. ...
بر اساس اطلاعات جدید نمایه استنادی معتبر scopus ۲۰۲۳، با بررسی مقالات مربوط به ۲۰۲۲، 4 عضو هیات علمی و 1 دانش آموخته دانشکده مهندسی و با بررسی کل مقالات مربوط به سال های مختلف، 1 نفر از اعضای هیات...
نظر به مراتب تعهد، تخصص و تجارب ارزشمند جناب آقای دکتر حسن علم خواه و بنا به پیشنهاد رئیس دانشکده مهندسی، به موجب ابلاغی ایشان با حفظ سمت آموزشی به مدت 2 سال به عنوان...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر امیرسامان خیرخواه به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی صنایع منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب...
در حکمی از طرف ریاست دانشگاه آقای دکتر صالح رازینی به عنوان مدیر گروه رشته مهندسی برق منصوب گردید. در این حکم آمده است : « با احترام و آرزوی توفیق الهی، نظر به مراتب تعهد و تجارب ارزنده...