Under de senaste åren har känsloanalys i sociala medier väckt stort forskningsintresse och använts för ett antal tillämpningar. Tyvärr har forskningen hindrats av bristen på lämpliga dataset, vilket komplicerar jämförelsen mellan tillvägagångssätt. För att ta itu med denna fråga har vi föreslagit SemEval-2013 Task 2: Sentiment Analysis in Twitter, som inkluderade två deluppgifter: A, en underuppgift på uttrycksnivå, och B, en subtask på meddelandenivå. Vi använde crowdsourcing på Amazon Mechanical Turk för att märka en stor Twitter träningsdataset tillsammans med ytterligare testuppsättningar av Twitter och SMS-meddelanden för båda deluppgifterna. Alla dataset som används i utvärderingen släpps till forskarsamhället. Uppgiften väckte stort intresse och totalt 149 bidrag från 44 lag. Det bäst presterande teamet uppnådde en F1 på 88,9% respektive 69% för deluppgifter A respektive B.
Detta var fallet i SemEval-2013, vars uppgift 2 REF krävde känsloanalys av Twitter- och SMS-meddelanden.
SemEval-2013 Task 2: Sentiment Analysis in Twitter
{'venue': '*SEM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}