微博情感分析评价摘要

第一届自然语言灭容# AST受过教育！ “->“第二代官方”可能在当前的微博中得到解决: “小明在北京大学学习，他是一个出色的学生.

“->”小明“提取出与句子中每个情感段相对应的情感对象: ”您根本不再是一个人，比蛇还冷，而且比动物还多. “->“您”“您”“您” 34个参赛单位包括国家重点大学和科研机构. 意见句识别: 53组情感判断: 48组情感对象提取: 22组句子句子识别任务需要识别每个微博中的每个句子是意见句还是非意见句评价标准准确率，召回率，F值微观平均宏观平均观点句子识别微观平均观点句子识别微观平均观点句子识别宏观平均观点句子识别宏观平均情感倾向判断任务需要判断微博正面，负面，其他评价标准准确性中每个观点句子的情感倾向率，召回率，F值微观平均宏观平均趋势判断微观平均情绪倾向判断微观平均情绪趋势判断宏观平均情绪倾向判断宏观平均情感因素提取任务需要找到每个操作者的评价对象微博中的洋葱句. 判断情感对象的视点极性. 准确评估粗略评估准确率微博 情感分析，召回率，F值情感元素提取严格评估微观平均情感元素并严格评估微观严格评估平均情感元素提取严格评估宏观平均情感元素提取严格评估微观平均情感元素提取宽松评估微观平均情感元素提取宽松评估宏观平均情感元素提取宽松评估宏观平均总结微博情感分析颇具挑战性与产品评论数据不同. 微博数据领域多种多样，主题广泛. 自由表达本次评估中微博意见句识别和倾向分析的最佳结果是F值接近80％，情感元素提取的最佳结果F值的准确评估接近30％，优于预期的结果，但仍有很大的改进空间. 该评估的标记数据可以用作相关研究的科学研究数据. 标记的规格和任务设置已免费发布，需要进一步改进27致谢感谢腾讯微博提供数据！感谢北京大学，苏州大学，哈尔滨工业大学深圳院的老师和同学的数据注释和评估！感谢参与组织的支持和反馈！ 28

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