情绪分类 (Emotion Classification) 旨在识别叙述者的情绪状态。 与情感分析 (Sentiment Analysis) 不同的是，情感分析着重于叙述者对其叙述对象的观点。
输入:
讨厌！你骗我！
输出:
生气
Cheng et al 2017 引入了一个基于微博的情绪语料库。它由标有情感标签的短帖组成，其中各个情感标签的分布为：喜悦（11.3％），生气（3.5％），伤心（2.6％），恐惧（0.6％），积极（8.2％），中性（4.4％）， 消极（9.9％），非情绪（59.5％）。而且，该数据集标记了引发特定情绪的相关文本的范围 (sub-span)。
Chen et al 2018 显示这个语料库共包括 ~3,000条微博, ~11,000个情绪分类 (emotion classification) 标注, 以及 ~13,000个情绪追因 (emotion cause detection) 标注。
| 测定集(Test set) | 流派 (Genre) |
|---|---|
| Cheng emotion corpus | 微博 |
| 系统 | F1值 |
|---|---|
| [Chen et al 2018] | 62.4 |
| [Cheng et al 2017] | 58.2 |
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