Reconnaissance automatique des émotions (French Wikipedia)

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acm.org

dl.acm.org

affectiva.com

arxiv.org

  • Premjeet Singh, Goutam Saha et Md Sahidullah, 2021 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI), , 1–4 p. (ISBN 978-1-7281-5875-4, DOI 10.1109/ICCCI50826.2021.9402569, arXiv 2102.04029, S2CID 231846518), « Non-linear frequency warping using constant-Q transformation for speech emotion recognition ».
  • Soujanya Poria, Devamanyu Hazarika, Navonil Majumder et Gautam Naik, « MELD: A Multimodal Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversations », Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, Association for Computational Linguistics,‎ , p. 527–536 (DOI 10.18653/v1/p19-1050, arXiv 1810.02508, S2CID 52932143).
  • Lukas Stappen, Björn Schuller, Iulia Lefter, Erik Cambria et Kompatsiaris, Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia, Seattle, PA, USA, Association for Computing Machinery, , 4769–4770 p. (ISBN 9781450379885, DOI 10.1145/3394171.3421901, arXiv 2004.14858, S2CID 222278714), « Summary of MuSe 2020: Multimodal Sentiment Analysis, Emotion-target Engagement and Trustworthiness Detection in Real-life Media ».
  • Vong Ho, Computational Linguistics, vol. 1215, coll. « Communications in Computer and Information Science », , 319–333 p. (ISBN 978-981-15-6167-2, DOI 10.1007/978-981-15-6168-9_27, arXiv 1911.09339, S2CID 208202333), « Emotion Recognition for Vietnamese Social Media Text ».
  • Donghyeon Won, Zachary C. Steinert-Threlkeld et Jungseock Joo, Proceedings of the 25th ACM international conference on Multimedia, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, coll. « MM '17 », , 786–794 p. (ISBN 978-1-4503-4906-2, DOI 10.1145/3123266.3123282, arXiv 1709.06204), « Protest Activity Detection and Perceived Violence Estimation from Social Media Images ».
  • Shivhare, S. N., et Khethawat, S. (2012). Emotion detection from text. arXiv preprint « 1205.4944 », texte en accès libre, sur arXiv.

cnet.com

doi.org

dx.doi.org

  • (en) Matthew D. Lieberman, Naomi I. Eisenberger, Molly J. Crockett et Sabrina M. Tom, « Putting Feelings Into Words », Psychological Science, vol. 18, no 5,‎ , p. 421–428 (ISSN 0956-7976 et 1467-9280, DOI 10.1111/j.1467-9280.2007.01916.x, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Yeşim Ülgen Sönmez et Asaf Varol, « In-depth investigation of speech emotion recognition studies from past to present –The importance of emotion recognition from speech signal for AI– », Intelligent Systems with Applications, vol. 22,‎ , article no 200351 (e-ISSN 2667-3053, DOI 10.1016/j.iswa.2024.200351, S2CID 268446819).
  • (en) M. Maithri et al., « Automated emotion recognition: Current trends and future perspectives », Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 215,‎ , article no 106646 (ISSN 0169-2607, e-ISSN 1872-7565, PMID 35093645, DOI 10.1016/j.cmpb.2022.106646).
  • (en) P Lucey, J F Cohn, I Matthews et S Lucey, « Automatically Detecting Pain in Video Through Facial Action Units », IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics), vol. 41, no 3,‎ , p. 664–674 (ISSN 1083-4419 et 1941-0492, PMID 21097382, PMCID PMC6942457, DOI 10.1109/TSMCB.2010.2082525, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Todd E. Feinberg, « Facial Discrimination and Emotional Recognition in Schizophrenia and Affective Disorders », Archives of General Psychiatry, vol. 43, no 3,‎ , p. 276 (ISSN 0003-990X, DOI 10.1001/archpsyc.1986.01800030094010, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Muhammad Najam Dar, Muhammad Usman Akram, Rajamanickam Yuvaraj et Sajid Gul Khawaja, « EEG-based emotion charting for Parkinson's disease patients using Convolutional Recurrent Neural Networks and cross dataset learning », Computers in Biology and Medicine, vol. 144,‎ , p. 105327 (DOI 10.1016/j.compbiomed.2022.105327, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Sarah Saadoon Jasim et Alia Karim Abdul Hassan, « Modern drowsiness detection techniques: a review », International Journal of Electrical and Computer Engineering (IJECE), vol. 12, no 3,‎ , p. 2986 (ISSN 2722-2578 et 2088-8708, DOI 10.11591/ijece.v12i3.pp2986-2995, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Junwei Sun, Juntao Han, Yanfeng Wang et Peng Liu, « Memristor-Based Neural Network Circuit of Emotion Congruent Memory With Mental Fatigue and Emotion Inhibition », IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems, vol. 15, no 3,‎ , p. 606–616 (ISSN 1932-4545 et 1940-9990, DOI 10.1109/TBCAS.2021.3090786, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Tilo Kircher, Volker Arolt, Andreas Jansen et Martin Pyka, « Effect of Cognitive-Behavioral Therapy on Neural Correlates of Fear Conditioning in Panic Disorder », Biological Psychiatry, vol. 73, no 1,‎ , p. 93–101 (DOI 10.1016/j.biopsych.2012.07.026, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Md. Milon Islam, Sheikh Nooruddin, Fakhri Karray et Ghulam Muhammad, « Enhanced multimodal emotion recognition in healthcare analytics: A deep learning based model-level fusion approach », Biomedical Signal Processing and Control, vol. 94,‎ , p. 106241 (ISSN 1746-8094, DOI 10.1016/j.bspc.2024.106241, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Zhirong Wang, Ming Chen et Guofu Feng, « Study on Driver Cross-Subject Emotion Recognition Based on Raw Multi-Channels EEG Data », Electronics, vol. 12, no 11,‎ , p. 2359 (ISSN 2079-9292, DOI 10.3390/electronics12112359, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Kranti Kamble et Joydeep Sengupta, « A comprehensive survey on emotion recognition based on electroencephalograph (EEG) signals », Multimedia Tools and Applications, vol. 82, no 18,‎ , p. 27269–27304 (ISSN 1573-7721, DOI 10.1007/s11042-023-14489-9, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Ietezaz Ul Hassan, Raja Hashim Ali, Zain ul Abideen et Ali Zeeshan Ijaz, « Towards Effective Emotion Detection: A Comprehensive Machine Learning Approach on EEG Signals », BioMedInformatics, vol. 3, no 4,‎ , p. 1083–1100 (ISSN 2673-7426, DOI 10.3390/biomedinformatics3040065, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Baloju Revanth, Sakshi Gupta, Prakhar Dubey et Bhargav Choudhury, Multi-Channel EEG-based Multi-Class Emotion Recognition From Multiple Frequency Bands, IEEE, , 1–5 p. (ISBN 979-8-3503-1071-9, DOI 10.1109/PCEMS58491.2023.10136120, lire en ligne).
  • (en) Arpan Phukan et Deepak Gupta, « Deep feature extraction from EEG signals using xception model for emotion classification », Multimedia Tools and Applications, vol. 83, no 11,‎ , p. 33445–33463 (ISSN 1573-7721, DOI 10.1007/s11042-023-16941-2, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Glenn F. Wilson et Christopher A. Russell, « Real-Time Assessment of Mental Workload Using Psychophysiological Measures and Artificial Neural Networks », Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, vol. 45, no 4,‎ , p. 635–644 (ISSN 0018-7208 et 1547-8181, DOI 10.1518/hfes.45.4.635.27088, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Yan Wang, Wei Song, Wei Tao et Antonio Liotta, « A systematic review on affective computing: emotion models, databases, and recent advances », Information Fusion, vol. 83-84,‎ , p. 19–52 (ISSN 1566-2535, DOI 10.1016/j.inffus.2022.03.009, lire en ligne, consulté le ).
  • Premjeet Singh, Goutam Saha et Md Sahidullah, 2021 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI), , 1–4 p. (ISBN 978-1-7281-5875-4, DOI 10.1109/ICCCI50826.2021.9402569, arXiv 2102.04029, S2CID 231846518), « Non-linear frequency warping using constant-Q transformation for speech emotion recognition ».
  • (en) Soujanya Poria, Erik Cambria, Rajiv Bajpai et Amir Hussain, « A review of affective computing: From unimodal analysis to multimodal fusion », Information Fusion, vol. 37,‎ , p. 98-125 (ISSN 1566-2535, e-ISSN 1872-6305, DOI 10.1016/j.inffus.2017.02.003 Accès payant, hdl 1893/25490, S2CID 205433041, lire en ligne).
  • (en) Geetha A. V., Mala T., Priyanka D. et Uma E., « Multimodal Emotion Recognition with Deep Learning: Advancements, challenges, and future directions », Information Fusion, vol. 105,‎ , p. 102218 (ISSN 1566-2535, DOI 10.1016/j.inffus.2023.102218, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Nusrat J. Shoumy, Li-Minn Ang, Kah Phooi Seng et D.M.Motiur Rahaman, « Multimodal big data affective analytics: A comprehensive survey using text, audio, visual and physiological signals », Journal of Network and Computer Applications, vol. 149,‎ , p. 102447 (ISSN 1084-8045, DOI 10.1016/j.jnca.2019.102447, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) George Caridakis, Ginevra Castellano, Loic Kessous, Amaryllis Raouzaiou, Malatesta, Asteriadis et Karpouzis, Artificial Intelligence and Innovations 2007: From Theory to Applications, vol. 247, coll. « IFIP the International Federation for Information Processing », , 375–388 p. (ISBN 978-0-387-74160-4, DOI 10.1007/978-0-387-74161-1_41), « Multimodal emotion recognition from expressive faces, body gestures and speech ».
  • (en) Erik Cambria, « Affective Computing and Sentiment Analysis », IEEE Intelligent Systems, vol. 31, no 2,‎ , p. 102–107 (DOI 10.1109/MIS.2016.31, S2CID 18580557).
  • (en) Maite Taboada, Julian Brooke, Milan Tofiloski et Kimberly Voll, « Lexicon-Based Methods for Sentiment Analysis », Computational Linguistics, vol. 37, no 2,‎ , p. 267–307 (ISSN 0891-2017, DOI 10.1162/coli_a_00049).
  • (en) Alexandra Balahur, JesúS M Hermida et AndréS Montoyo, « Detecting implicit expressions of emotion in text: A comparative analysis », Decision Support Systems, vol. 53, no 4,‎ , p. 742–753 (ISSN 0167-9236, DOI 10.1016/j.dss.2012.05.024, lire en ligne).
  • (en) Walaa Medhat, Ahmed Hassan et Hoda Korashy, « Sentiment analysis algorithms and applications: A survey », Ain Shams Engineering Journal, vol. 5, no 4,‎ , p. 1093–1113 (DOI 10.1016/j.asej.2014.04.011).
  • (en) Zohreh Madhoushi, Abdul Razak Hamdan et Suhaila Zainudin, 2015 Science and Information Conference (SAI), , 288–291 p. (ISBN 978-1-4799-8547-0, DOI 10.1109/SAI.2015.7237157, S2CID 14821209), « Sentiment analysis techniques in recent works ».
  • (en) Fatemeh Hemmatian et Mohammad Karim Sohrabi, « A survey on classification techniques for opinion mining and sentiment analysis », Artificial Intelligence Review, vol. 52, no 3,‎ , p. 1495–1545 (DOI 10.1007/s10462-017-9599-6, S2CID 11741285).
  • (en) Shiliang Sun, Chen Luo et Junyu Chen, « A review of natural language processing techniques for opinion mining systems », Information Fusion, vol. 36,‎ , p. 10-25 (DOI 10.1016/j.inffus.2016.10.004).
  • (en) Navonil Majumder, « Deep Learning-Based Document Modeling for Personality Detection from Text », IEEE Intelligent Systems, vol. 32, no 2,‎ , p. 74-79 (DOI 10.1109/MIS.2017.23, S2CID 206468984).
  • (en) P. D. Mahendhiran et S. Kannimuthu, « Deep Learning Techniques for Polarity Classification in Multimodal Sentiment Analysis », International Journal of Information Technology & Decision Making, vol. 17, no 3,‎ , p. 883-910 (DOI 10.1142/S0219622018500128).
  • (en) Hongliang Yu, Liangke Gui, Michael Madaio et Amy Ogan, Temporally Selective Attention Model for Social and Affective State Recognition in Multimedia Content, ACM, , 1743-1751 p. (ISBN 978-1-4503-4906-2, DOI 10.1145/3123266.3123413, lire en ligne).
  • (en) Dias Issa, M. Fatih Demirci et Adnan Yazici, « Speech emotion recognition with deep convolutional neural networks », Biomedical Signal Processing and Control, vol. 59,‎ , article no 101894 (ISSN 1746-8094, e-ISSN 1746-8108, OCLC 8584434791, DOI 10.1016/j.bspc.2020.101894 Accès payant, S2CID 214018462).
  • (en) Matheus Araújo, Pollyanna Gonçalves, Meeyoung Cha et Fabrício Benevenuto, Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web, ACM, coll. « WWW '14 Companion », , 75–78 p. (ISBN 9781450327459, DOI 10.1145/2567948.2577013, S2CID 11018367), « IFeel: A system that compares and combines sentiment analysis methods ».
  • Ellen Douglas-Cowie, Nick Campbell, Roddy Cowie et Peter Roach, « Emotional speech: towards a new generation of databases », Speech Communication, vol. 40, nos 1–2,‎ , p. 33–60 (ISSN 0167-6393, DOI 10.1016/S0167-6393(02)00070-5, S2CID 6421586, CiteSeerx 10.1.1.128.3991, lire en ligne).
  • G. McKeown, M. Valstar, R. Cowie et M. Pantic, « The SEMAINE Database: Annotated Multimodal Records of Emotionally Colored Conversations between a Person and a Limited Agent », IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 3, no 1,‎ , p. 5–17 (DOI 10.1109/T-AFFC.2011.20, S2CID 2995377, lire en ligne).
  • (en) Carlos Busso, Murtaza Bulut, Chi-Chun Lee et Abe Kazemzadeh, « IEMOCAP: interactive emotional dyadic motion capture database », Language Resources and Evaluation, vol. 42, no 4,‎ , p. 335–359 (ISSN 1574-020X, DOI 10.1007/s10579-008-9076-6, S2CID 11820063).
  • O. Martin, I. Kotsia, B. Macq et I. Pitas, 22nd International Conference on Data Engineering Workshops (ICDEW'06), IEEE Computer Society, coll. « Icdew '06 », , 8– (ISBN 9780769525716, DOI 10.1109/ICDEW.2006.145, S2CID 16185196, lire en ligne), « The eNTERFACE'05 Audio-Visual Emotion Database ».
  • Sander Koelstra, Christian Muhl, Mohammad Soleymani et Jong-Seok Lee, « DEAP: A Database for Emotion Analysis Using Physiological Signals », IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 3, no 1,‎ , p. 18–31 (ISSN 1949-3045, DOI 10.1109/T-AFFC.2011.15, S2CID 206597685, CiteSeerx 10.1.1.593.8470).
  • Stamos Katsigiannis et Naeem Ramzan, « DREAMER: A Database for Emotion Recognition Through EEG and ECG Signals From Wireless Low-cost Off-the-Shelf Devices », IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 22, no 1,‎ , p. 98–107 (ISSN 2168-2194, PMID 28368836, DOI 10.1109/JBHI.2017.2688239, S2CID 23477696, lire en ligne [archive du ], consulté le ).
  • Soujanya Poria, Devamanyu Hazarika, Navonil Majumder et Gautam Naik, « MELD: A Multimodal Multi-Party Dataset for Emotion Recognition in Conversations », Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, Association for Computational Linguistics,‎ , p. 527–536 (DOI 10.18653/v1/p19-1050, arXiv 1810.02508, S2CID 52932143).
  • Lukas Stappen, Björn Schuller, Iulia Lefter, Erik Cambria et Kompatsiaris, Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia, Seattle, PA, USA, Association for Computing Machinery, , 4769–4770 p. (ISBN 9781450379885, DOI 10.1145/3394171.3421901, arXiv 2004.14858, S2CID 222278714), « Summary of MuSe 2020: Multimodal Sentiment Analysis, Emotion-target Engagement and Trustworthiness Detection in Real-life Media ».
  • Vong Ho, Computational Linguistics, vol. 1215, coll. « Communications in Computer and Information Science », , 319–333 p. (ISBN 978-981-15-6167-2, DOI 10.1007/978-981-15-6168-9_27, arXiv 1911.09339, S2CID 208202333), « Emotion Recognition for Vietnamese Social Media Text ».
  • Pablo Arnau-González, Stamos Katsigiannis, Miguel Arevalillo-Herráez et Naeem Ramzan, « BED: A new dataset for EEG-based biometrics », IEEE Internet of Things Journal, vol. (Early Access), no 15,‎ , p. 1 (ISSN 2327-4662, DOI 10.1109/JIOT.2021.3061727, S2CID 233916681, lire en ligne).
  • (en) Michael Bossetta et Rasmus Schmøkel, « Cross-Platform Emotions and Audience Engagement in Social Media Political Campaigning: Comparing Candidates' Facebook and Instagram Images in the 2020 US Election », Political Communication, vol. 40, no 1,‎ , p. 48–68 (ISSN 1058-4609, DOI 10.1080/10584609.2022.2128949).
  • (en) Yilang Peng, « What Makes Politicians' Instagram Posts Popular? Analyzing Social Media Strategies of Candidates and Office Holders with Computer Vision », The International Journal of Press/Politics, vol. 26, no 1,‎ , p. 143–166 (ISSN 1940-1612, DOI 10.1177/1940161220964769, S2CID 225108765, lire en ligne).
  • (en) Mario Haim et Marc Jungblut, « Politicians' Self-depiction and Their News Portrayal: Evidence from 28 Countries Using Visual Computational Analysis », Political Communication, vol. 38, nos 1–2,‎ , p. 55–74 (ISSN 1058-4609, DOI 10.1080/10584609.2020.1753869, S2CID 219481457, lire en ligne).
  • Donghyeon Won, Zachary C. Steinert-Threlkeld et Jungseock Joo, Proceedings of the 25th ACM international conference on Multimedia, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, coll. « MM '17 », , 786–794 p. (ISBN 978-1-4503-4906-2, DOI 10.1145/3123266.3123282, arXiv 1709.06204), « Protest Activity Detection and Perceived Violence Estimation from Social Media Images ».
  • (en) Hakpyeong Kim et Taehoon HongShow, « Enhancing emotion recognition using multimodal fusion of physiological, environmental, personal data », Expert Systems with Applications, vol. 249, Part B,‎ , article no 123723 (ISSN 0957-4174, e-ISSN 1873-6793, DOI 10.1016/j.eswa.2024.123723 Accès payant, S2CID 268580564).

doi.org

  • (en) Md. Milon Islam, Sheikh Nooruddin, Fakhri Karray et Ghulam Muhammad, « Enhanced multimodal emotion recognition in healthcare analytics: A deep learning based model-level fusion approach », Biomedical Signal Processing and Control, vol. 94,‎ , p. 106241 (ISSN 1746-8094, DOI 10.1016/j.bspc.2024.106241, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Kranti Kamble et Joydeep Sengupta, « A comprehensive survey on emotion recognition based on electroencephalograph (EEG) signals », Multimedia Tools and Applications, vol. 82, no 18,‎ , p. 27269–27304 (ISSN 1573-7721, DOI 10.1007/s11042-023-14489-9, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Arpan Phukan et Deepak Gupta, « Deep feature extraction from EEG signals using xception model for emotion classification », Multimedia Tools and Applications, vol. 83, no 11,‎ , p. 33445–33463 (ISSN 1573-7721, DOI 10.1007/s11042-023-16941-2, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Yan Wang, Wei Song, Wei Tao et Antonio Liotta, « A systematic review on affective computing: emotion models, databases, and recent advances », Information Fusion, vol. 83-84,‎ , p. 19–52 (ISSN 1566-2535, DOI 10.1016/j.inffus.2022.03.009, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Geetha A. V., Mala T., Priyanka D. et Uma E., « Multimodal Emotion Recognition with Deep Learning: Advancements, challenges, and future directions », Information Fusion, vol. 105,‎ , p. 102218 (ISSN 1566-2535, DOI 10.1016/j.inffus.2023.102218, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Nusrat J. Shoumy, Li-Minn Ang, Kah Phooi Seng et D.M.Motiur Rahaman, « Multimodal big data affective analytics: A comprehensive survey using text, audio, visual and physiological signals », Journal of Network and Computer Applications, vol. 149,‎ , p. 102447 (ISSN 1084-8045, DOI 10.1016/j.jnca.2019.102447, lire en ligne, consulté le ).

elsevier.com

linkinghub.elsevier.com

  • (en) Muhammad Najam Dar, Muhammad Usman Akram, Rajamanickam Yuvaraj et Sajid Gul Khawaja, « EEG-based emotion charting for Parkinson's disease patients using Convolutional Recurrent Neural Networks and cross dataset learning », Computers in Biology and Medicine, vol. 144,‎ , p. 105327 (DOI 10.1016/j.compbiomed.2022.105327, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Tilo Kircher, Volker Arolt, Andreas Jansen et Martin Pyka, « Effect of Cognitive-Behavioral Therapy on Neural Correlates of Fear Conditioning in Panic Disorder », Biological Psychiatry, vol. 73, no 1,‎ , p. 93–101 (DOI 10.1016/j.biopsych.2012.07.026, lire en ligne, consulté le ).

handle.net

hdl.handle.net

huffingtonpost.com

  • « Cars May Soon Warn Drivers Before They Nod Off », Huffington Post,‎ (lire en ligne).

iaescore.com

ijece.iaescore.com

ieee.org

ieeexplore.ieee.org

issn.org

portal.issn.org

jamanetwork.com

archpsyc.jamanetwork.com

krcadinac.com

mdpi.com

  • (en) Zhirong Wang, Ming Chen et Guofu Feng, « Study on Driver Cross-Subject Emotion Recognition Based on Raw Multi-Channels EEG Data », Electronics, vol. 12, no 11,‎ , p. 2359 (ISSN 2079-9292, DOI 10.3390/electronics12112359, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Ietezaz Ul Hassan, Raja Hashim Ali, Zain ul Abideen et Ali Zeeshan Ijaz, « Towards Effective Emotion Detection: A Comprehensive Machine Learning Approach on EEG Signals », BioMedInformatics, vol. 3, no 4,‎ , p. 1083–1100 (ISSN 2673-7426, DOI 10.3390/biomedinformatics3040065, lire en ligne, consulté le ).

napier.ac.uk

researchrepository.napier.ac.uk

nih.gov

ncbi.nlm.nih.gov

nviso.ch

psu.edu

citeseerx.ist.psu.edu

qub.ac.uk

pure.qub.ac.uk

  • G. McKeown, M. Valstar, R. Cowie et M. Pantic, « The SEMAINE Database: Annotated Multimodal Records of Emotionally Colored Conversations between a Person and a Limited Agent », IEEE Transactions on Affective Computing, vol. 3, no 1,‎ , p. 5–17 (DOI 10.1109/T-AFFC.2011.20, S2CID 2995377, lire en ligne).

researchgate.net

sagepub.com

journals.sagepub.com

  • (en) Matthew D. Lieberman, Naomi I. Eisenberger, Molly J. Crockett et Sabrina M. Tom, « Putting Feelings Into Words », Psychological Science, vol. 18, no 5,‎ , p. 421–428 (ISSN 0956-7976 et 1467-9280, DOI 10.1111/j.1467-9280.2007.01916.x, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Glenn F. Wilson et Christopher A. Russell, « Real-Time Assessment of Mental Workload Using Psychophysiological Measures and Artificial Neural Networks », Human Factors: The Journal of the Human Factors and Ergonomics Society, vol. 45, no 4,‎ , p. 635–644 (ISSN 0018-7208 et 1547-8181, DOI 10.1518/hfes.45.4.635.27088, lire en ligne, consulté le ).
  • (en) Yilang Peng, « What Makes Politicians' Instagram Posts Popular? Analyzing Social Media Strategies of Candidates and Office Holders with Computer Vision », The International Journal of Press/Politics, vol. 26, no 1,‎ , p. 143–166 (ISSN 1940-1612, DOI 10.1177/1940161220964769, S2CID 225108765, lire en ligne).

scientificamerican.com

seekingalpha.com

  • Chris DeMuth Jr., « Apple Reads Your Mind », M&A Daily, Seeking Alpha,‎ (lire en ligne, consulté le ).

semanticscholar.org

api.semanticscholar.org

sentic.net

  • (en) Erik Cambria et Qian Liu « SenticNet 7: A Commonsense-based Neurosymbolic AI Framework for Explainable Sentiment Analysis » () (lire en ligne)
    « (ibid.) », dans Proceedings of LREC, p. 3829–3839
    .

tandfonline.com

techcrunch.com

uspto.gov

pdfpiw.uspto.gov

uws.ac.uk

myresearchspace.uws.ac.uk

visagetechnologies.com

web.archive.org

worldcat.org