Nederlandse Emotiedetectie

NLP & Text Mining module aan BUas, Jaar 2 Blok C. Individueel onderzoeks- en engineeringproject gericht op Nederlandse taalverwerking en transformer fine-tuning.

NLP-pipeline voor emotieclassificatie in het Nederlands. Transcribeert video/audio via Whisper, classificeert 7 emoties met fine-tuned BERTje/RoBERTa. Behaald 84,7% nauwkeurigheid met SMOTE-gebalanceerde datasets.

Hoogtepunten

01.84,7% classificatienauwkeurigheid over 7 emotiecategorieën in Nederlandstalige audio.
02.Whisper ASR-integratie voor automatische spraak-naar-tekst transcriptie.
03.Zowel BERTje als RoBERTa fine-getuned; RoBERTa presteerde beter op informele spraak.
04.SMOTE-oversampling toegepast om ernstige klasse-onevenwichtigheid in het trainingskorpus te corrigeren.
05.Volledige pipeline van ruwe mediabestand naar gelabelde emotie-output in één Python-aanroep.