用于政治新闻标题定向情感分析的西班牙语数据集
计算与语言
2022-08-31 v1
摘要
主观文本已被若干工作研究，因为它们可诱导用户产生某些行为。多数工作聚焦于社交网络中的用户生成文本，但其他一些文本也包含关于特定话题的观点，并可能在政治决策期间影响判断标准。在本工作中，我们处理新闻标题领域的定向情感分析任务，这些标题由主要媒体在 2019 年阿根廷总统选举期间发布。为此，我们呈现一个包含 1,976 条提及 2019 年选举候选人的标题的极性数据集，标注到目标层面。基于预训练语言模型的先进分类算法的初步实验表明，目标信息有助于该任务。我们公开提供我们的数据与预训练模型。
引用
@article{arxiv.2208.13947,
title = {A Spanish dataset for Targeted Sentiment Analysis of political headlines},
author = {Tomás Alves Salgueiro and Emilio Recart Zapata and Damián Furman and Juan Manuel Pérez and Pablo Nicolás Fernández Larrosa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.13947},
year = {2022}
}