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NLPCC2013评测任务_中文微博观点要素抽取

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简介:
简介:NLPCC2013评测任务聚焦于从中文微博文本中自动识别和提取观点表达、情感倾向及关键实体等核心信息,旨在促进自然语言处理领域对社会化媒体内容深度理解的研究进展。 该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。训练数据由两个微博主题组成,每个主题各包含一百条记录,并附有标注及详细的数据说明。情感分析资源的相关信息可以在相关博客文章中找到。

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客服
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  • NLPCC2013_
    优质
    简介:NLPCC2013评测任务聚焦于从中文微博文本中自动识别和提取观点表达、情感倾向及关键实体等核心信息,旨在促进自然语言处理领域对社会化媒体内容深度理解的研究进展。 该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。训练数据由两个微博主题组成,每个主题各包含一百条记录,并附有标注及详细的数据说明。情感分析资源的相关信息可以在相关博客文章中找到。
  • NLPCC2013_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_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情感分析试数据及参考答案
    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。
  • NLPCC2012_针对的情感分析
    优质
    简介:NLPCC2012评测任务聚焦于中文微博情感分析,旨在通过评估参与团队的技术能力,推动自然语言处理领域内对社交媒体文本理解的研究与发展。 该语料主要用于识别中文微博中的情感句子、分析情感倾向性以及抽取情感要素。有关情感分析的资源可以参考相关文献或资料。
  • NLPCC2013跨领域情感分类
    优质
    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。
  • CAIL2019国法研杯第三名方案分享.zip
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    本资料包包含在CAIL2019中国法研杯赛事中获得要素抽取任务第三名的技术方案与模型细节,适合法律AI研究者参考学习。 方案是为了应对特定问题或达成目标而制定的一系列计划和步骤。它提供了一种系统性的方法来有效地处理挑战、优化流程并实现既定的目标。 以下是方案的主要作用: 1. **问题解决**:方案的核心在于解决问题,通过系统的规划与执行,分析问题的根本原因,并提出可行的解决方案以确保有效实施。 2. **目标达成**:无论是企业战略制定还是个人发展计划,方案都为明确且具体地实现这些目标提供了路径和方法。它帮助确立清晰的目标并提供达标的策略。 3. **资源优化**:在设计阶段充分考虑可用资源,最大化其使用效率,在有限的条件下取得最佳效果,提高工作效率减少浪费。 4. **风险管理**:评估潜在风险,并制定相应的管理措施来降低负面影响,增强方案实施的可能性和持续性。 5. **决策支持**:通过提供必要的信息与数据帮助做出更明智的决定。这种方法减少了不确定性提高了决策的质量。 6. **团队协作**:复杂任务往往需要多人合作完成。方案为所有参与者提供了明确的任务分配框架促进沟通协调确保整个团队向着同一个方向努力前进。 7. **监控与评估**:包含持续监测和评价机制以保证执行效果良好,根据实际情况及时调整策略应对新出现的挑战或变化。 综上所述,制定方案的作用在于提供一种有序、有计划的方法来解决问题实现目标并在实施过程中最大限度地利用资源并进行有效的风险管理。
  • cail2019_track2:国法研杯CAIL2019的第三名成果分享
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    本简介分享了在“中国法研杯CAIL2019”竞赛中获得要素抽取任务第三名的研究成果,详细阐述了技术方案和模型设计。 CAIL2019要素抽取任务第三名方案分享 欢迎大家参考我在这次比赛中的方法。 尽管与前两名选手的成绩有较大差距,但我还是想分享一下自己所使用的策略和技术细节。我的主要技术手段包括领域预训练、focal loss、阈值移动、规则匹配以及模型优化和调参等步骤,并未采用模型融合的方法来提高性能。 效果对比 由于这是我第一次参赛,在比赛过程中并未详细记录所有的数据,因此现在提供的成绩比较是基于我从历史上传记录中回忆整理的结果。请注意这些分数可能与实际得分有所出入,但大致范围应该准确无误。 Model详情 线上评分: - BERT:使用bert_base进行多标签分类,得分为69.553。 - BERT+RCNN+ATT:在BERT基础上加入RCNN层,并将最大池化替换为Attention机制,得分提升至70.143。 - 在上述模型的基础上增加阈值移动后,成绩进一步提高到70.809。 - 最终,在上一步骤的配置中添加focal loss作为损失函数优化手段之后,最终得分为71.1。
  • weibo_spider_爬论__weibospider_
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    weibo_spider是一款专门用于爬取新浪微博内容及用户评论的数据采集工具,帮助研究者获取实时社交数据。 能够对微博进行爬取,获取相关的内容及评论。
  • 情感分析数据.txt
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    本数据集包含了大量中文微博文本及其对应的情感标签,旨在为研究者提供一个评估中文文本情感分析算法性能的标准数据源。 数据来自腾讯微博1。评测数据全集包括20个话题,每个话题采集大约1000条微博,共约20000条微博。数据采用xml格式,并已预先切分好句子。每条句子的所有标注信息都包含在元素的属性中,其中opinionated表示是否为观点句,polarity表示情感倾向。