Current lists of the Korean emotion words either do not consider word frequency, or only include emotion expression words such as 'joy' while disregarding emotion inducing words like 'heaven'. Also, none of the current lists contains the concreteness level of the emotional words. Therefore, the current study aimed to develop a new Korean affect word list that makes up such limitations of the current lists. To do so, in experiment 1, valence, arousal and concreteness ratings of the 450 Korean emotion expression nouns and emotion inducing nouns were surveyed with 399 participants. In addition, in experiment 2, an emotional stroop task was performed with the newly developed word list to test the usefulness of the list. The results showed clear patterns of the congruency effects between emotional words and emotion expressing faces. Increased response times and more errors were found when the emotion of the words and faces are non-matched, than when they were matched. The result suggested that the newly developed Korean affect word list can be effectively adapted to studies examining the influence of various aspects emotion.
We define a 'dominant emotion' as acting dominantly for unit time, and propose methodology to extract dominant emotion in a literature automatically. Due to the nature of the Korean language, it is able to be changed or reversed owns meanings as desinence. But it might be possible to extract a dominant emotion in a text has a small quantity like a fiction or an essay. A process to extract a dominant emotion in a literature is as follows. At first, extract morphemes in a whole text. And dispart words having emotional meaning as matching emotion terms database. Map disported terms to a affective circumplex model and matching it with basic emotion. Finally, analyze dominant emotion according to matched basic emotion. And we adjust our methodology to two literature; modem fiction 'A lucky day' by Jingeon, Hyun and essay 'An old man who shave a bat' by Woyoung, Yun. As a result, it was possible to grasp flows of dominant emotion.
User-created text data are increasing rapidly caused by development of social media. In opinion mining, User's opinions are extracted by analyzing user's text. A primary goal of sentiment analysis as a branch of opinion mining is to extract user's opinions from a text that is required to build a list of emotion terms. In this paper, we built a list of emotion terms to analyse a sentiment of social media using Facebook as a representative social media. We collected data from Facebook and selected a emotion terms, and measured the dimensions of valence and activation through a survey. As a result, we built a list of 267 emotion terms including the dimension of valence and activation.
This study examined the effects of emotional content on the encoding process of emotional stimuli and the effects of emotional context on those of neutral stimuli. It was examined whether the superior memory of emotional stimuli is due to attentional resource allocation. This study were performed an emotional picture and a neutral word were presented in succession at every trials. The results of recognition judgement showed superior memory of emotional pictures than neutral pictures, but showed poorer memory of neutral words in emotional context than those in neutral context. LPC(Late Positive Complex) of ERP results showed the similar pattern: higher amplitude by emotional pictures than neutral pictures, and lower amplitude by neutral words in emotional context than those in neutral context. This result is considered to support attention allocation hypothesis.
Previous studies on opinion mining and sentiment analysis have supposed that the polarity and value of an emotional word is reversed when a negation word is attached. However, there are no quantitative studies on how much the polarity is changed when a negation word is following. Therefore, we measured the valence and arousal dimensions for Korean emotional words and their negations. Consequently, the polarity of valence and arousal was reversed on their intermediate level. Also, the value was reduced by about 30% to 50%. We propose this result as a guideline for processing negation words for studies on opinion mining and sentiment analysis.
Current research explores the effect of language on the perception of facial emotion as suggested by the psychological construction theory of emotion by using a psychophysical method. In this study, we hypothesize that the perception of facial expression may be influenced if the observer is shown an affective word before he/she judges an expression. Moreover, we suggest that his/her understanding of a facial emotion will be in line with the conceptual context that the word denotes. During the two experiments conducted for this project, a control stimulus or words representing either angry or happy emotions were briefly presented to participants before they were shown a target face. These target faces were randomly selected from seven faces that were gradually morphed to show neutral to angry (in Experiment 1) and neutral to happy (in Experiment 2) expressions. The participants were asked to perform a two-alternative forced choice (2AFC) task to judge the emotion of the target face (i.e., decide whether it is angry or neutral, or happy or neutral). The results of Experiment 1 (when compared with the control condition) showed that words denoting anger decreased the point of subjective equality (PSE) for judging the emotion of the target as anger, whereas words denoting happiness increased the PSE. Experiment 2, in which participants had to judge expressions on a scale from happy to neutral, produced a contrasting pattern of results. The outcomes of this study support the claim of the psychological construction theory of emotion that the perception of facial emotion is an active construction process that may be influenced by information (such as affective words) that provide conceptual context.
In this study, memory for emotional words was compared between extraverts and introverts, employing signal detection analysis to distinguish differences in discriminative memory and response bias. Subjects were presented with a study list of emotional words in an encoding session, followed by a recognition session. Effects of task difficulty were examined by varying the nature of the encoding task and the intervals between study and test. For an easy task, with a retention interval of 5 minutes (Study I), introverts exhibited better memory (i.e., higher d') than extraverts, particularly for low-frequency words, and response biases did not differ between these two groups. For a difficult task, with a one-month retention period (Study II), performance was poor overall, and only high-frequency words were remembered; also extraverts adopted a more liberal criterion for 'old' responses (i.e., more hits and more false alarms) for positive emotional-valence words. These results suggest that as task difficulty drives down performance, effects of internal control processes become more apparent, revealing differences in response biases for positive words between extraverts and introverts. These results show that extraversion can distort memory performance for words, depending on their emotional valence.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1989.10a
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pp.92-95
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1989
단어 인지과정은 언어 이해과정의 한 부분으로, 신속성과 정확성 그리고 심성어휘집을 그 특정으로 한다. 표기 단어의 인지과정에는 그 언어의 정서법 체계가 반영된다. 한국어의 단어 인지과정에 대한 모델 작성의 예비 연구로 음운적 처리와 어휘 근접에서의 정서법적 정보의 역활에 대해 검토하였다. 어휘 근접의 단위에 대한 논의에서는 음절, 자질, 단어등의 형식적 언어학적 단위외에 심리적 단위가 고려되어야 함이 지적되었으며, 그 심리적 단위들과 정서법의 관계에 대해 논의하였다. 마지막으로 한글 단어 인지과정에 관한 한 모델로서 상호작용 활성화 모델의 가능성에 주목하였다.
Recently, a big text data has been produced by users, an opinion mining to analyze information and opinion about users is becoming a hot issue. Of the opinion mining, especially a sentiment analysis is a study for analysing emotions such as a positive, negative, happiness, sadness, and so on analysing personal opinions or emotions for commercial products, social issues and opinions of politician. To analyze the sentiment analysis, previous studies used a mapping method setting up a distribution of emotions using two dimensions composed of a valence and arousal. But previous studies set up a distribution of emotions arbitrarily. In order to solve the problem, we composed a distribution of 12 emotions through carrying out a survey using Korean emotion words list. Also, certain emotional states on two dimension overlapping multiple emotions, we proposed a selection method with Roulette wheel method using a selection probability. The proposed method shows to classify a text into emotion extracting emotion terms from a text.
Attention and emotion interact intimately. Anxiety, for example, modifies attentional mechanisms to enhance the processing of threat-related information. But how can it modulate attention? Studies of the emotional Stroop task showed clearly that color naming was interfered with more by negative word distractors than by neutral distractors in anxious participants. However, few studies have investigated in what stage an emotional stimulus biases attention. The present study investigated the locus of interference in the emotional Stroop task by manipulating the SOA (Stimulus Onset Asynchrony) between the word distractor and the color target (0ms, 120ms, or 240ms). Results showed that interference occurred only with 0ms of SOA for anxious participants, whereas for non-anxious participants, there was no interference effect. These results support the view that the attentional mechanism was modulated in early stage of information processing by anxiety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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