情绪分析是对给定文本的极性进行分类的任务。例如,一条基于文本的推文可以被归类为 "正面"、"负面 "或 "中性"。鉴于文本和附带的标签,可以训练一个模型来预测正确的情绪。
情感分析技术可分为机器学习方法、基于词典的方法,甚至是混合方法。情感分析的一些细分研究类别包括:
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多模态情感分析
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基于方面的情感分析
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细粒度的意见分析
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常用模型:深度学习技术,如RoBERTa和T5,被用来训练高性能的情感分类器,
评估标准:使用F1、召回率和精确度等指标进行评估。
数据集
情绪分析是对给定文本的极性进行分类的任务。例如,一条基于文本的推文可以被归类为 "正面"、"负面 "或 "中性"。鉴于文本和附带的标签,可以训练一个模型来预测正确的情绪。
情感分析技术可分为机器学习方法、基于词典的方法,甚至是混合方法。情感分析的一些细分研究类别包括:
多模态情感分析
基于方面的情感分析
细粒度的意见分析
常用模型:深度学习技术,如RoBERTa和T5,被用来训练高性能的情感分类器,
评估标准:使用F1、召回率和精确度等指标进行评估。
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