Vi presenterar SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets, som inkluderar en rad subtasks om att härleda det affektiva tillståndet hos en person från deras tweet. För varje uppgift skapade vi märkta data från engelska, arabiska och spanska tweets. De individuella uppgifterna är: 1. känslointensitet regression, 2. känslointensitet ordinal klassificering, 3. valence (sentiment) regression, 4. valence ordinal klassificering, och 5. känsla klassificering. Sjuttiofem lag (ca 200 lagmedlemmar) deltog i den gemensamma uppgiften. Vi sammanfattar de metoder, resurser och verktyg som de deltagande teamen använder, med fokus på de tekniker och resurser som är särskilt användbara. Vi analyserar även system för konsekventa fördomar mot en viss ras eller ett visst kön. Uppgifterna görs fritt tillgängliga för att ytterligare förbättra vår förståelse av hur människor förmedlar känslor genom språk.
Deluppgifterna i SemEval-2018 Task-1, AIT REF beskrivs i avsnitt 3.
SemEval-2018 Task 1: Affect in Tweets
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}