Computers can get "emotional Feel"

Computers can get "emotional Feel" for fiction
As Kurt Vonnegut argued in a now-famous lecture, stories have emotional shapes. As you read a novel, you feel the emotions of the protagonists, sharing their fears, their anger at injustices, surprise when their assumptions turn out to be wrong, and joy when they finally solve their problems. Vonnegut was speaking theoretically from his experience as an author, but what if we could train computers to tap into that emotion and—in the process—produce real data? A new analysis of 3377 works of fiction has done just that. The stories, from an online repository of books in the public domain called Project Gutenberg, fell into one of six genres: mystery, humor, fantasy, horror, western, and science fiction. To track the works’ “emotional shape,” scientists used a massive online dictionary that categorizes words by the emotions they tend to be associated with: anger, disgust, fear, joy, sadness, or surprise. Armed with this information, the researchers programmed computers to come up with a six-dimensional score for every single sentence in each novel, which they then used to trace the order and intensity of emotions in each work. For example, Frankenstein, by Mary Shelley, grows steadily in anger and fear over the course of the novel, with little change in other emotions save a big spike in sadness in the middle. But the picture looks completely different for Murder at Bridge, by Anne Austin, a classic mystery novel that slowly drains of joy until it suddenly spikes at the end, along with a burst of surprise. The surprise for the researchers was that this emotional shape could help a computer predict its genre. In the current study, published this week in PLOS ONE, a computer accurately predicted the genre of fiction works about 50% of the time, much higher than the 17% expected from random guessing. The most common mistake the computer made was misclassifying horror novels as either science fiction or fantasy—perhaps not so surprising given the ambiguity between those genres. The one emotion that stood out as the strongest emotional discriminator between genres was fear. Could that be fiction's secret sauce?

Результаты (русский) 1:

Компьютеры могут получить «эмоциональное почувствовать» фантастикаAs Kurt Vonnegut argued in a now-famous lecture, stories have emotional shapes. As you read a novel, you feel the emotions of the protagonists, sharing their fears, their anger at injustices, surprise when their assumptions turn out to be wrong, and joy when they finally solve their problems. Vonnegut was speaking theoretically from his experience as an author, but what if we could train computers to tap into that emotion and—in the process—produce real data? A new analysis of 3377 works of fiction has done just that. The stories, from an online repository of books in the public domain called Project Gutenberg, fell into one of six genres: mystery, humor, fantasy, horror, western, and science fiction. To track the works’ “emotional shape,” scientists used a massive online dictionary that categorizes words by the emotions they tend to be associated with: anger, disgust, fear, joy, sadness, or surprise. Armed with this information, the researchers programmed computers to come up with a six-dimensional score for every single sentence in each novel, which they then used to trace the order and intensity of emotions in each work. For example, Frankenstein, by Mary Shelley, grows steadily in anger and fear over the course of the novel, with little change in other emotions save a big spike in sadness in the middle. But the picture looks completely different for Murder at Bridge, by Anne Austin, a classic mystery novel that slowly drains of joy until it suddenly spikes at the end, along with a burst of surprise. The surprise for the researchers was that this emotional shape could help a computer predict its genre. In the current study, published this week in PLOS ONE, a computer accurately predicted the genre of fiction works about 50% of the time, much higher than the 17% expected from random guessing. The most common mistake the computer made was misclassifying horror novels as either science fiction or fantasy—perhaps not so surprising given the ambiguity between those genres. The one emotion that stood out as the strongest emotional discriminator between genres was fear. Could that be fiction's secret sauce?

Результаты (русский) 2:

Компьютеры могут получить "эмоциональное чувство" для художественной литературы ,
как Курт Воннегут утверждал в ныне знаменитой лекции, истории имеют эмоциональные формы. Как вы читаете роман, вы чувствуете эмоции героев, разделяя их страхи, их гнев на несправедливость, удивление , когда их предположения оказываются неверными, и радость , когда они , наконец , решают свои проблемы. Воннегут говорил теоретически из своего опыта в качестве автора, но что если бы мы могли обучить компьютеры , чтобы подключиться к этой эмоции и в процессе производства, реальные данные? Новый анализ 3377 произведений художественной литературы сделал именно это. Истории, от интернет - хранилище книг в свободном доступе под названием Project Gutenberg, упал в одну из шести жанров: тайна, юмор, фантастика, фильмы ужасов, западной и научной фантастики. Для отслеживания комбината "эмоциональной формы," ученые использовали массовый онлайн - словарь , который классифицирует слова эмоциями они , как правило, связаны с: гнев, отвращение, страх, радость, печаль, или удивления. Вооруженный этой информацией, исследователи запрограммированы компьютеры , чтобы придумать шестимерной балла за каждого отдельного предложения в каждом романе, который они затем использовали , чтобы проследить порядок и интенсивность эмоций в каждой работе. Например, Франкенштейн Мэри Шелли, постоянно растет в гневе и страхе за ходом романа, с небольшими изменениями в других эмоций сохранить большой всплеск в печали в середине. Но картина выглядит совершенно иначе за убийство на мосту, Энн Остин, классический тайна романа , который медленно истощает радости , пока вдруг не шипы на конце, наряду со взрывом удивления. Сюрпризом для исследователей было то , что эта эмоциональная форма может помочь компьютер предсказать его жанр. В текущем исследовании, опубликованном на этой неделе в PLoS ONE, компьютер точно предсказал жанр фантастики работает около 50% времени, гораздо выше , чем 17% от ожидаемого случайного угадывания. Самая распространенная ошибка , компьютер сделал был неправильной оценки романов ужасов как любой научной фантастики или фэнтези-возможно , не столь удивительно , учитывая неоднозначность между этими жанрами. Одна эмоция , которая выделилась как самый сильный эмоциональный дискриминатором между жанрами был страх. Может ли это быть секретный соус фантастике?