Az érzelmeink számos modalitásban megjelennek. Ilyenek a beszédünk szövegi tartalma vagy az interneten megjelenő posztjaink is. Több NLP (natural language processing) eljárás is létezik arra, hogy hogyan dolgozzuk fel ezeket a szövegeket és hogyan osztályozzuk azokat érzelmek szerint. Az érzelmek, vagy a pozitív-negatív tartalom azonosításának számos kutatási és ipari felhasználása van (vélemények elemzése, felhasználói profilozás, human-computer interface, ...). A téma során a hallgatók feladata egy szövegalapú érzelemfelismerő back-end rendszer fejlesztése Python-ban. Ez tartalmazza a már meglévő felismerési eljárások áttekintését és a választott eljárások implementálását. További információkért keressen minket az Informatika épület B 156-os szobájában, a sztaho.david@vik.bme.hu email címen, vagy Microsoft Teams-en (Sztahó Dávid, sztaho.david@vik.bme.hu).

Our emotions are expressed in many modalities. These include the textual content of our speech or our posts on the internet. There are several NLP (natural language processing) techniques for how we process these texts and classify them by emotion. The identification of emotions or positive-negative content has many research and industrial applications (opinion analysis, user profiling, human-computer interface, ...). In this topic, students are tasked with developing a text-based emotion recognition back-end system in Python. This includes a review of existing recognition methods and the implementation of the chosen methods. For more information, please contact us in the Informatics building, room B 156, at sztaho.david@vik.bme.hu or Microsoft Teams (Sztahó Dávid, sztaho.david@vik.bme.hu).