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人工智能论文:SEMEVAL-2014任务9:TWITTER中的情感分析(SemEval-2014 Task 9: Sentiment Analysis in

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nite_p007 发表于 2019-12-9 14:33:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
nite_p007 2019-12-9 14:33:50 418 0 显示全部楼层
人工智能论文:SEMEVAL-2014任务9:TWITTER中的情感分析(SemEval-2014 Task 9: Sentiment Analysis in Twitter)我们描述了Twitter中的情感分析任务,该任务是SemEval-2014的一部分。这是SemEval-2013的一部分,去年任务的延续。与2013年一样,这是最受欢迎的SemEval任务;总共46个团队为子任务A(21个团队)贡献了27个提交,为子任务B(44个团队)贡献了50个提交。今年,我们推出了三个新的测试集:(i)常规推文,(ii)讽刺推文和(iii)LiveJournal句子。我们在(iv)2013年推文和(v)2013 SMS消息中进行了进一步测试。 (i)上最高的F1得分由加拿大NRC的子任务A达到86.63,而TeamX的子任务B达到70.96。
We describe the Sentiment Analysis in Twitter task, ran as part ofSemEval-2014.It is a continuation of the last year's task that ransuccessfully as part of SemEval-2013.As in 2013, this was the most popularSemEval task;a total of 46 teams contributed 27 submissions for subtask A (21teams) and 50 submissions for subtask B (44 teams).This year, we introducedthree new test sets: (i) regular tweets, (ii) sarcastic tweets, and (iii)LiveJournal sentences.We further tested on (iv) 2013 tweets, and (v) 2013 SMSmessages.The highest F1-score on (i) was achieved by NRC-Canada at 86.63 forsubtask A and by TeamX at 70.96 for subtask B.人工智能论文:SEMEVAL-2014任务9:TWITTER中的情感分析(SemEval-2014 Task 9: Sentiment Analysis in Twitter)
URL地址:https://arxiv.org/abs/1912.02990     ----pdf下载地址:https://arxiv.org/pdf/1912.02990    ----人工智能论文:SEMEVAL-2014任务9:TWITTER中的情感分析(SemEval-2014 Task 9: Sentiment Analysis in Twitter)
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