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文档简介

NLP&CC2013

跨语言情感分类评测万小军北京高校计算机科学技术探讨所评测背景情感分类随着网络评论的海量增长受到人们越来越多的重视。情感分类系统通常依靠于标注语料并结合分类算法来实现。然而，情感标注语料的分布在不同语言下是极不均衡的。因此在当前语言的标注语料缺乏时，利用其他语言的资源来实现情感分类已经成为了一个热门的探讨课题。2

评测任务介绍本任务要求参赛队伍在仅利用组织方供应的资源的前提下，对测试集内的每条中文评论进行倾向性分类（正面和负面）。评测资源包括：英文标注数据少量中文标注数据英文情感词典中文未标注语料3

评测数据英文标注数据英文标注数据为Amazon的用户评论，共包含3个不同领域：DVD，书籍，音乐。每个领域内有2000条正面评价和2000条负面评价。英文情感词典供应MPQA情感词典(Multi-PerspectiveQuestionAnsweringSubjectivityLexicon)，共包含2789个正向词和6079个负向词。4

评测数据中文标注数据(验证数据)供应包含DVD，书籍，音乐三个领域的少量中文标注数据，正负例各20条。中文未标注数据供应包含DVD，书籍，音乐三个领域的大量中文未标注数据，正负例不均衡。5

评测数据测试数据来自Amazon的用户评论，DVD，书籍和音乐每个领域均包含4000条测试评论，其中正负向评论均为2000条。6

参赛状况本次评测共有7所单位参与，提交10组结果。7

评测结果评价指标本任务运用精确率(Accuracy)作为评价指标。其中#system_correct表示分类精确的评论数，system_total表示测试集内全部评论数。由于测试数据中三个领域的评论数目相同，因此不区分宏平均和微平均结果。8

评测结果本次评测中有四队伍的精确率达到70%以上，最高结果为77%。（表格中为每单位最好结果）9

单位编号DvdAccuracyMusicAccuracyBookAccuracyAverageAccuracy10.48050.50300.49780.493820.64730.66050.59800.635330.54300.52950.58930.553940.77730.75130.78500.771250.73900.73250.74230.737960.77200.74530.72400.747170.78330.75950.77000.7709论文录用状况本次评测中有以下两篇论文被NLP&CC2013分别录用为Oral和Poster论文Gui

Lin,

Xu

Ruifeng,

Xu

Jun,

Yuan

Li,

Yao

Yuanlin

and

Zhou

Jiyun.

基于混合模型的跨语言情感分析方法.哈尔滨工业高校深圳探讨生院智能计算中心炎祥

何,

续乐

刘,

强

陈,

松涛

孙

and

菲菲

牛.

基于句法分析的跨语言情感分析.武汉高校计算机学院10

探讨与展望如何有效利用中文未标

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