SemEval2013：极性消歧任务的代码分享

简介：
本项目为SemEval 2013竞赛中极性消歧任务提供解决方案及源代码，旨在帮助研究者理解并改进情感分析技术。 这段文字描述了我为SemEval2013极性消歧任务提交的分类系统的源代码。该任务包括两个部分： **任务A：** 给定包含特定单词或短语的消息，确定这些实例在上下文中是积极、消极还是中性的。边界已经给出，因此这是个分类而非实体识别的任务。 **任务B：** 对于一条消息整体判断其情绪倾向（正面、负面或中性）。如果消息同时传达了正负两种情感，则应选择更强烈的情感作为最终结果。 我的工作是在Richard Wicentowski的指导下完成的。我们尝试通过估计不同alpha水平（即P(正)-P(负)）下的准确性，来组合多个基于特征的naive贝叶斯分类器，并结合来自每个分类器的投票以生成更为准确的情绪预测。我们的研究论文发表在了SemEval2013 Volume 2中。