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NLPCC2013跨领域情感分类评估任务

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简介：
NLPCC 2013跨领域情感分类评估任务旨在促进自然语言处理社区在不同领域的文本情感分析研究，推动算法和技术的进步。参与者使用特定数据集进行模型训练和测试，共同探索如何更准确地识别与分类各种文档的情感倾向，以期提升系统对多样化文本内容的理解能力。 给定已标注倾向性的英文评论数据和英文情感词典，要求仅利用提供的英语情感资源进行中文评论的情感分析。该任务旨在考察多语言环境下情感资源的迁移能力，并有助于解决不同语言中情感资源分布不均衡的问题。

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  • NLPCC2013跨领域情感分类评估任务
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    NLPCC 2013跨领域情感分类评估任务旨在促进自然语言处理社区在不同领域的文本情感分析研究，推动算法和技术的进步。参与者使用特定数据集进行模型训练和测试，共同探索如何更准确地识别与分类各种文档的情感倾向，以期提升系统对多样化文本内容的理解能力。 给定已标注倾向性的英文评论数据和英文情感词典，要求仅利用提供的英语情感资源进行中文评论的情感分析。该任务旨在考察多语言环境下情感资源的迁移能力，并有助于解决不同语言中情感资源分布不均衡的问题。
     
  • NLPCC2013评测任务_中文微博情感识别.zip
    优质
    本资源为NLPCC2013会议中关于中文微博文本的情感分析与分类相关挑战的数据集及评测结果，旨在促进自然语言处理领域对社交媒体情绪理解的研究。 该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪，不是简单的褒贬分类，而是涉及到多个细粒度情绪类别（例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等），属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源可以参考相关文献或资料进行详细了解。
     
  • NLPCC2013情绪识别任务_中文微博情感分析
    优质
    简介：NLPCC2013情绪识别任务专注于中文微博的情感分析，旨在通过自然语言处理技术理解与分类微博内容中的正面、负面及中性情绪。 该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪，不仅限于简单的褒贬分类，而是涵盖了多个细粒度情绪类别（例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等），属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源可以参考相关文献和资料获取更多信息。
     
  • NLPCC2013微博情感分析任务测试数据及参考答案
    优质
    本数据集为NLPCC2013会议提供的微博情感分析挑战赛设计，包含大量标注了正面、负面或中性情感倾向的微博文本样本及其官方参考答案。 适用于情感分析的中文微博数据集以XML格式存储，包含正负两大类的情感类别及其细分小类。这些数据可用于进行情感分类研究。
     
  • NLPcc2013-2014微博情感分类数据集.zip
    优质
    该数据集包含2013至2014年间新浪微博的情感标注信息，适用于自然语言处理中的文本情感分析研究与应用。 有Nlpcc2013和Nlpcc2014两年的微博细粒度情感分类资料，包含xml原始数据集和处理后的tsv数据集（带有surprise、sadness、like、anger、happiness、disgust等标注）。
     
  • NLPCC2014评测任务2_利用深度学习进行情感分类
    优质
    本项目为NLPCC2014评测任务的一部分，专注于运用深度学习技术实现高效的情感分类，提升文本理解能力。 该语料包含中文和英文两种语言，主要是商品评论，篇幅较短，适用于篇章级或句子级的情感分析任务。数据集分为训练数据、测试数据及带标签的测试数据三个部分，并包括正向和负向两种情感极性。关于更多情感分析资源的信息可以在相关文献中查找。
     
  • SMP2020微博情感分类技术评估数据集
    优质
    SMP2020微博情感分类技术评估数据集是由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会发布的，用于评测针对新浪微博文本的情感分析和分类的技术水平。该数据集包括大量标注了正面、负面、中性情绪的微博样本，为研究人员提供了一个有价值的资源来开发和完善他们的情感分析模型。 SMP2020微博情绪分类技术评测数据集使用了由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供的标注数据集，该原始数据来源于新浪微博，并由微热点大数据研究院提供支持。整个数据集分为两个部分： 第一部分是通用微博数据集，其中的微博内容随机选取自各类话题，覆盖面较广。 第二部分则是疫情相关的微博数据集，在疫情期间通过特定关键字筛选获得与新冠疫情相关的内容。 因此，本次评测的数据包含两类训练资料：一是涵盖广泛主题的普通微博训练数据；二是反映新冠疫情影响的相关信息。相应的测试集也分为通用和疫情两组。参赛者可以使用这两类训练数据来优化他们的模型。 每条微博被标记为以下六种情绪类别之一：无情绪、积极、愤怒、悲伤、恐惧或惊奇。 具体而言，普通微博的数据集中包括27,768条训练样本以及2,000条验证集和5,000条测试数据。疫情相关微博的训练数据则包含8,606条记录，并且同样拥有各自的验证（2,000）与测试集（3,000）。
     
  • RottenTomato情感分析-NLP任务
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    本项目致力于运用自然语言处理技术对电影评论网站Rotten Tomatoes上的用户评论进行情感分析，旨在量化和理解公众对于影视作品的情感反馈。 烂番茄情感分析是一种自然语言处理任务，其目的是通过算法来评估电影评论的情感倾向，即判断评论是正面的、负面的还是中立的。这项任务通常涉及对大量用户生成的内容进行文本分类，并从中提取有用的信息以帮助观众了解一部电影的整体评价情况。
     
  • 情感分析：基于Yelp评论的情感分类
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    本研究利用机器学习技术对Yelp平台上的用户评论进行情感分析与分类，旨在为企业提供改进服务的方向和建议。 情感分类项目概述： 1. **探索其他数字特征**：除了文本数据外，利用Yelp提供的“有用”属性进行加权样本实验，并使用“均值”处理缺失值。 2. **伯特转移学习**： - 建立和调整BERT模型。 - 可视化数据分析结果。 3. **改变表达句子向量的方式**：建立并优化LSTM模型。 4. 模型构建与调优： - LinearSVC - BernoulliNB - MLPClassifier - LogisticRegression - DecisionTree 5. 使用Word2Vec（W2V）创建情感分类训练word representation模型，并利用TSNE和PCA技术来探索单词表示。 6. **使用tf-idf进行文本处理**： - 建立并调整LinearSVC模型。
     
  • 基于BERT的高精度情感多分类任务
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    本研究利用预训练模型BERT进行文本分析，针对特定数据集优化后，实现了高效的情感多分类任务，显著提升了分类准确性。 运行记录如下：训练集每类9k数据集，一般情况下训练集为每类1k； 1. 使用英文数据集进行二分类任务时，由于数据可能过于中性化，正确率在85%左右。测试集中没有标签输出自我评估的结果与验证集相似，约85%，经过22个epoch的训练。 2. 利用上述影评进行二分类任务，将label 0和1分别对应于1星和5星评论，准确率达到99%以上。 3. 将同样的影评为三分类问题时，标签0、1和2分别代表1星、3星及5星评价的准确性约为99%左右。 4. 当尝试使用上述影评进行四分类任务，并将label 0、1、2 和3对应于1星、3星、4星以及5星级评论的情况下，在训练集每类为9k数据和少量（共10个）4星级样本的小规模训练下，准确率仅为78%左右。这表明在这种情况下难以进行有效的小规模训练。 5. 最后利用上述影评尝试五分类任务，标签分别对应于1星、2星、3星、4星及5星评论时，在同样的大规模数据集上（每类9k样本），准确率达到了约97%。