Vi presenterar den första gemensamma uppgiften att upptäcka intensiteten i känslorna som talaren känner av en tweet. Vi skapar de första datauppsättningarna av tweets annoterade för ilska, rädsla, glädje och sorg intensiteter med hjälp av en teknik som kallas bäst-sämsta skalning (BWS). Vi visar att kommentarerna leder till tillförlitliga finkorniga intensitetspoäng (rankningar av tweets efter intensitet). Datan delades in i tränings-, utvecklings- och testuppsättningar för tävlingen. Tjugotvå lag deltog i den gemensamma uppgiften, med det bästa systemet få en Pearson korrelation på 0,747 med guld intensitet poäng. Vi sammanfattar maskininlärning, resurser och verktyg som används av de deltagande teamen, med fokus på de tekniker och resurser som är särskilt användbara för uppgiften. Känslointensiteten dataset och den gemensamma uppgiften hjälper till att förbättra vår förståelse av hur vi förmedlar mer eller mindre intensiva känslor genom språk.
Olika tillvägagångssätt har föreslagits för att upptäcka tweet känslaintensitet i EmoInt-2017 delad uppgift REF.
WASSA-2017 Shared Task on Emotion Intensity
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}