단계 ( S 521 ) 에서 전자 기기 ( 410 ) 는 단계 ( S 511 ) 에서 수신 된 음성 입력 의 문장 에서 감정 정보 ( 이하 , ' 문장 감정 정보 ' 라 칭함 ) 를 추출 할 수 있 다 . 이때 , 문장 감정 정보 는 감정 종류 와 감정 강도 ( 감정 정도 ) 를 포함 할 수 있 다 . 감정 을 나타내 는 용어 , 즉 감정 용어 들 은 사전 에 정해 지 며 소정 기준 에 따라 복수 개 의 감정 종류 ( 예컨대 , 기쁨 , 슬픔 , 놀람 , 고민 , 괴로움 , 불안 , 공포 , 혐오 , 분노 등 ) 로 분류 되 고 감정 용어 의 강약 에 따라 복수 개 의 강도 등급 ( 예컨대 , 1 ~ 10 ) 으로 분류 될 수 있 다 . 일례 로 , 전자 기기 ( 410 ) 는 STT ( speech to text ) 변환 을 통해 사용 자 의 음성 입력 을 텍스트 형태 의 문장 으로 변환 할 수 있 다 . 그리고 , 전자 기기 ( 410 ) 는 음성 입력 에 대응 되 는 문장 에서 형태소 를 추출 한 후 추출 된 형태소 에서 미리 정해진 감정 용어 를 추출 하 여 추출 된 감정 용어 에 대응 되 는 감정 종류 와 감정 강도 를 분류 할 수 있 다 . 전자 기기 ( 410 ) 는 음성 입력 의 문장 에 복수 개 의 감정 용어 가 포함 된 경우 감정 용어 가 속한 감정 종류 와 감정 강도 에 따라 가중치 를 계산 할 수 있 고 이 를 통해 문장 의 감정 정보 에 대한 감정 벡터 를 계산 하 여 해당 문장 을 대표 하 는 감정 정보 를 추출 할 수 있 다 . 상기 한 문장 감정 정보 를 추출 하 는 기술 은 예시 적 인 것 으로 이 에 한정 되 는 것 은 아니 며 , 이미 잘 알려진 다른 기술 들 을 이용 하 는 것 또한 가능 하 다 .