机译:图5:(a-b)“科学家”的语义帧(a)。在右侧的剧情放大了与“科学家”(B)更紧密地密切相关的单词社区。在青色(红色)突出显示正(否定)单词和链接。紫色报道了正面和消极概念之间的链接。同义词关系是绿色的。 (c)“科学家”附近的情感剖面和花,表明在分析的语料库中引出了“科学家”本身的员工的情绪。
机译:图3:(a-d)“女人”(a),“man”(b)和“人”(d)周围的TFMN框架。用Louvain算法(CF.Konstantinidis,Papadopoulos&Kompatsiaris,2017年)的群体聚集在一起。在A中的“女人”中的单词通过C.正面(负)单词和链接在Cyan(红色)中突出显示了“女人”中的“女人”的单词。紫色报道了正面和消极概念之间的链接。同义词之间的语义链接是绿色的。 (E-F)“女”(e)和“人”(f)框架的情感概况表明框架中诱因某种情绪的概念的比例。