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）。
5星
