Natural Language Processing for Cognitive Analysis of Emotions

International audienc

Natural Language Processing for Cognitive Analysis of Emotions

International audienceEmotion analysis in texts suffers from two major limitations: annotated gold-standard corpora are mostly small and homogeneous, and emotion identification is often simplified as a sentence-level classification problem. To address these issues, we introduce a new annotation scheme for exploring emotions and their causes, along with a new French dataset composed of autobiographical accounts of an emotional scene. The texts were collected by applying the Cognitive Analysis of Emotions developed by A. Finkel to help people improve on their emotion management. The method requires the manual analysis of an emotional event by a coach trained in Cognitive Analysis. We present a rule-based approach to automatically annotate emotions and their semantic roles (e.g. emotion causes) to facilitate the identification of relevant aspects by the coach. We investigate future directions for emotion analysis using graph structures

Automatisation du codage des personnages et de leurs émotions dans les récits de rêves avec des modèles de langue

International audienceThe study of dreams has been central to understanding human (un)consciousness, cognition, and culture for centuries. Analyzing dreams quantitatively depends on labor-intensive, manual annotation of dream narratives. We automate this process through a natural language sequence-to-sequence generation framework. This paper presents the first study on character and emotion detection in the English portion of the open DreamBank corpus of dream narratives. Our results show that language models can effectively address this complex task. To get insight into prediction performance, we evaluate the impact of model size, prediction order of characters, and the consideration of proper names and character traits. We compare our approach with a large language model using in-context learning. Our supervised models perform better while having 28 times fewer parameters. Our model and its generated annotations are made publicly available.L’analyse quantitative des rêves repose sur l’annotation manuelle et chronophage des récits de rêves. Nous automatisons ce processus avec des modèles de langue séquence à séquence. Cet article présente la première étude sur la détection automatique de personnages et de leurs émotions dans la partie anglaise du corpus ouvert DreamBank de récits de rêves. Nos résultats montrent que les modèles de langue peuvent aborder efficacement cette tâche. Nous évaluons l’impact de la taille du modèle, de l’ordre de prédiction des personnages, et de la prise en compte des noms propres et des caractéristiques des personnages. À travers l’analyse des récits de rêves d’un vétéran de guerre, nous montrons que nos outils éclairent certains liens entre les rêves et les troubles psychiques, ce qui peut être utile dans les processus thérapeutiques. Notre modèle et ses annotations générées sont en accès libre

Automatisation du codage des personnages et de leurs émotions dans les récits de rêves avec des modèles de langue

International audienceThe study of dreams has been central to understanding human (un)consciousness, cognition, and culture for centuries. Analyzing dreams quantitatively depends on labor-intensive, manual annotation of dream narratives. We automate this process through a natural language sequence-to-sequence generation framework. This paper presents the first study on character and emotion detection in the English portion of the open DreamBank corpus of dream narratives. Our results show that language models can effectively address this complex task. To get insight into prediction performance, we evaluate the impact of model size, prediction order of characters, and the consideration of proper names and character traits. We compare our approach with a large language model using in-context learning. Our supervised models perform better while having 28 times fewer parameters. Our model and its generated annotations are made publicly available.L’analyse quantitative des rêves repose sur l’annotation manuelle et chronophage des récits de rêves. Nous automatisons ce processus avec des modèles de langue séquence à séquence. Cet article présente la première étude sur la détection automatique de personnages et de leurs émotions dans la partie anglaise du corpus ouvert DreamBank de récits de rêves. Nos résultats montrent que les modèles de langue peuvent aborder efficacement cette tâche. Nous évaluons l’impact de la taille du modèle, de l’ordre de prédiction des personnages, et de la prise en compte des noms propres et des caractéristiques des personnages. À travers l’analyse des récits de rêves d’un vétéran de guerre, nous montrons que nos outils éclairent certains liens entre les rêves et les troubles psychiques, ce qui peut être utile dans les processus thérapeutiques. Notre modèle et ses annotations générées sont en accès libre

Sequence-to-Sequence Language Models for Character and Emotion Detection in Dream Narratives

International audienceThe study of dreams has been central to understanding human (un)consciousness, cognition, and culture for centuries. Analyzing dreams quantitatively depends on labor-intensive, manual annotation of dream narratives. We automate this process through a natural language sequence-to-sequence generation framework. This paper presents the first study on character and emotion detection in the English portion of the open DreamBank corpus of dream narratives. Our results show that language models can effectively address this complex task. To get insight into prediction performance, we evaluate the impact of model size, prediction order of characters, and the consideration of proper names and character traits. We compare our approach with a large language model using in-context learning. Our supervised models perform better while having 28 times fewer parameters. Our model and its generated annotations are made publicly available

Améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions : perspectives venant des sciences cognitives

International audienceWe propose leveraging cognitive science research on emotions and communication to improve language models for emotion analysis. First, we present the main emotion theories in psychology and cognitive science. Then, we introduce the main methods of emotion annotation in natural language processing and their connections to psychological theories. We also present the two main types of analyses of emotional communication in cognitive pragmatics. Finally, based on the cognitive science research presented, we propose directions for improving language models for emotion analysis. We suggest that these research efforts pave the way for constructing new annotation schemes and a possible benchmark for emotional understanding, considering different facets of human emotion and communication.Nous proposons d'exploiter les recherches en sciences cognitives sur les émotions et la communication pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Tout d'abord, nous présentons les principales théories des émotions en psychologie et en sciences cognitives. Puis, nous présentons les principales méthodes d'annotation des émotions en traitement automatique des langues et leurs liens avec les théories psychologiques. Nous présentons aussi les deux principaux types d'analyses de la communication des émotions en pragmatique cognitive. Enfin, en s'appuyant sur les recherches en sciences cognitives présentées, nous proposons des pistes pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Nous suggérons que ces recherches ouvrent la voie à la construction de nouveaux schémas d'annotation et d'un possible \textit{benchmark} pour la compréhension émotionnelle, prenant en compte différentes facettes de l'émotion et de la communication chez l'humain

Améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions : perspectives venant des sciences cognitives

International audienceWe propose leveraging cognitive science research on emotions and communication to improve language models for emotion analysis. First, we present the main emotion theories in psychology and cognitive science. Then, we introduce the main methods of emotion annotation in natural language processing and their connections to psychological theories. We also present the two main types of analyses of emotional communication in cognitive pragmatics. Finally, based on the cognitive science research presented, we propose directions for improving language models for emotion analysis. We suggest that these research efforts pave the way for constructing new annotation schemes and a possible benchmark for emotional understanding, considering different facets of human emotion and communication.Nous proposons d'exploiter les recherches en sciences cognitives sur les émotions et la communication pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Tout d'abord, nous présentons les principales théories des émotions en psychologie et en sciences cognitives. Puis, nous présentons les principales méthodes d'annotation des émotions en traitement automatique des langues et leurs liens avec les théories psychologiques. Nous présentons aussi les deux principaux types d'analyses de la communication des émotions en pragmatique cognitive. Enfin, en s'appuyant sur les recherches en sciences cognitives présentées, nous proposons des pistes pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Nous suggérons que ces recherches ouvrent la voie à la construction de nouveaux schémas d'annotation et d'un possible benchmark pour la compréhension émotionnelle, prenant en compte différentes facettes de l'émotion et de la communication chez l'humain

Améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions : perspectives venant des sciences cognitives

International audienceNous proposons d'exploiter les recherches en sciences cognitives sur les émotions et la communication pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Tout d'abord, nous présentons les principales théories des émotions en psychologie et en sciences cognitives. Puis, nous présentons les principales méthodes d'annotation des émotions en traitement automatique des langues et leurs liens avec les théories psychologiques. Nous présentons aussi les deux principaux types d'analyses de la communication des émotions en pragmatique cognitive. Enfin, en s'appuyant sur les recherches en sciences cognitives présentées, nous proposons des pistes pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Nous suggérons que ces recherches ouvrent la voie à la construction de nouveaux schémas d'annotation et d'un possible benchmark pour la compréhension émotionnelle, prenant en compte différentes facettes de l'émotion et de la communication chez l'humain

Improving Language Models for Emotion Analysis: Insights from Cognitive Science

International audienceWe propose leveraging cognitive science research on emotions and communication to improve language models for emotion analysis. First, we present the main emotion theories in psychology and cognitive science. Then, we introduce the main methods of emotion annotation in natural language processing and their connections to psychological theories. We also present the two main types of analyses of emotional communication in cognitive pragmatics. Finally, based on the cognitive science research presented, we propose directions for improving language models for emotion analysis. We suggest that these research efforts pave the way for constructing new annotation schemes, methods, and a possible benchmark for emotional understanding, considering different facets of human emotion and communication

Améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions : perspectives venant des sciences cognitives

International audienceWe propose leveraging cognitive science research on emotions and communication to improve language models for emotion analysis. First, we present the main emotion theories in psychology and cognitive science. Then, we introduce the main methods of emotion annotation in natural language processing and their connections to psychological theories. We also present the two main types of analyses of emotional communication in cognitive pragmatics. Finally, based on the cognitive science research presented, we propose directions for improving language models for emotion analysis. We suggest that these research efforts pave the way for constructing new annotation schemes and a possible benchmark for emotional understanding, considering different facets of human emotion and communication.Nous proposons d'exploiter les recherches en sciences cognitives sur les émotions et la communication pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Tout d'abord, nous présentons les principales théories des émotions en psychologie et en sciences cognitives. Puis, nous présentons les principales méthodes d'annotation des émotions en traitement automatique des langues et leurs liens avec les théories psychologiques. Nous présentons aussi les deux principaux types d'analyses de la communication des émotions en pragmatique cognitive. Enfin, en s'appuyant sur les recherches en sciences cognitives présentées, nous proposons des pistes pour améliorer les modèles de langue pour l'analyse des émotions. Nous suggérons que ces recherches ouvrent la voie à la construction de nouveaux schémas d'annotation et d'un possible benchmark pour la compréhension émotionnelle, prenant en compte différentes facettes de l'émotion et de la communication chez l'humain