SemEval-2017 任务 4：推特情感分析
计算与语言
2019-12-03 v1 信息检索
机器学习
摘要
本文描述了推特情感分析任务的第五年。SemEval-2017 任务 4 继续重跑 SemEval-2016 任务 4 的子任务，包括识别推文的总体情感、针对话题在两点和五点有序尺度上的分类情感，以及跨若干推文的话题情感分布量化：同样在两点和五点有序尺度上。与 2016 年相比，我们做了两处改动：（i）为所有子任务引入了一种新语言——阿拉伯语；（ii）我们提供了发布目标推特的推特用户档案信息。该任务持续受到欢迎，今年共有 48 支队伍参与。
引用
@article{arxiv.1912.00741,
title = {SemEval-2017 Task 4: Sentiment Analysis in Twitter},
author = {Sara Rosenthal and Noura Farra and Preslav Nakov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.00741},
year = {2019}
}
备注
sentiment analysis, Twitter, classification, quantification, ranking, English, Arabic