用于探索多方面食物推文的注释
计算与语言
2024-12-10 v1 人工智能
摘要
本研究基于拉脱维亚推特食物语料库（Latvian Twitter Eater Corpus, LTEC），该语料库聚焦于与食物、饮料、进食和饮食相关的推文。LTEC 已收集超过 12 年， nearly 300 万条推文，包含基本信息以及自动和手动注释的扩展元数据。在本文中，我们为机器翻译、命名实体识别、时间线平衡情感分析和文本-图像关系分类提供手动注释的子集。我们使用基线模型对每个数据集进行实验，并突出了各种建模方法的未来挑战。
引用
@article{arxiv.2412.06179,
title = {Annotations for Exploring Food Tweets From Multiple Aspects},
author = {Matīss Rikters and Edison Marrese-Taylor and Rinalds Vīksna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.06179},
year = {2024}
}