如何從茫茫信息中快速分辨立場一致/不同的觀點(diǎn)？“微博立場檢測(cè)挑戰(zhàn)賽”等你來

本文作者： skura

2020-03-17 18:58

導(dǎo)語：歡迎參賽！

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人們每天都會(huì)通過網(wǎng)絡(luò)獲取大量信息。微信、微博、各種新聞客戶端......我們不僅在這些 APP 上瀏覽新聞，有時(shí)也會(huì)發(fā)表自己的見解。

作為最受歡迎的社交應(yīng)用之一，微博是很多人獲取信息的重要渠道，很多用戶每天在上面發(fā)表大量言論。通常情況下，這些言論分為兩類，一類是對(duì)客觀事件的描述，另一類是主觀性描述。主觀性文本帶有作者的喜好、厭惡等情感傾向。

微博上的大量用戶積累豐富的語料數(shù)據(jù)。近年來，隨著自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，利用海量的微博數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析已成為一項(xiàng)重要的研究課題。

情感分析技術(shù)

情感分析（Sentiment Analysis）的研究始于 2003 年 Nasukawa 和 Yi 兩位學(xué)者關(guān)于商品評(píng)論的論文，其目標(biāo)是從文本中分析出人們對(duì)于實(shí)體及其屬性所表達(dá)的情感傾向以及觀點(diǎn)，帶有強(qiáng)烈的個(gè)人主觀因素。

作為自然語言處理的子任務(wù)，根據(jù)處理文本粒度的不同，情感分析可以分為篇章級(jí)、句子級(jí)、詞語級(jí) 3 個(gè)研究層次：

篇章級(jí)：獲取整個(gè)文檔或者段落的情感。篇章級(jí)的情感分析有一個(gè)前提假設(shè)，那就是全篇所表達(dá)的觀點(diǎn)僅針對(duì)一個(gè)單獨(dú)的實(shí)體，且只包含一個(gè)觀點(diǎn)持有者的觀點(diǎn)。
句子級(jí)：獲得單個(gè)句子的情緒。句子級(jí)分析與篇章級(jí)存在同樣的前提假設(shè)，也就是說一個(gè)句子只表達(dá)了一個(gè)觀點(diǎn)和一種情感，并且只有一個(gè)觀點(diǎn)持有人。
詞語級(jí)：獲得句子中，詞語表達(dá)的情感。在實(shí)際的語言表達(dá)中，一個(gè)句子中可能包含了多個(gè)不同情感傾向的觀點(diǎn)，此時(shí)就需要進(jìn)行詞語級(jí)分析。

情感分析有多種類型和風(fēng)格，范圍從專注于極性（正面，負(fù)面，中立）到檢測(cè)情感和情緒（憤怒，快樂，悲傷等）或識(shí)別意圖（感興趣、不感興趣）。

據(jù)估計(jì)，世界上 80％的數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的，沒有以預(yù)先定義的方式組織。其中，大部分?jǐn)?shù)據(jù)來自文本數(shù)據(jù)，如電子郵件、社交媒體、調(diào)查、文檔等。這些文本通常難以分析、理解和分類。通過情感分析技術(shù)，可以自動(dòng)處理這些數(shù)據(jù)，提高團(tuán)隊(duì)效率。因此，情感分析技術(shù)有著重要的研究價(jià)值。

情感分析應(yīng)用廣泛。在商品零售領(lǐng)域，通過對(duì)海量用戶的評(píng)價(jià)進(jìn)行情感分析，可以了解用戶訴求，及時(shí)進(jìn)行反饋和改進(jìn)；在輿情領(lǐng)域，分析人們對(duì)熱點(diǎn)事件的點(diǎn)評(píng)，有助于掌握輿論走向；在金融領(lǐng)域，對(duì)交易者對(duì)于股票等產(chǎn)品的態(tài)度進(jìn)行情感分析，可以為交易行情提供參考。

微博立場檢測(cè)大賽

立場檢測(cè)是情感分析技術(shù)的熱門方向之一。近年來，微博立場檢測(cè)作為一個(gè)有著極大研究價(jià)值的新興課題，引起了廣泛的關(guān)注。為了幫助同學(xué)們提高自己，近日，AI 研習(xí)社微博立場檢測(cè)挑戰(zhàn)賽上線啦！

比賽簡介

本次微博立場檢測(cè)挑戰(zhàn)賽為單人賽，比賽時(shí)間為 3 月 13日—4 月 12 日。

比賽網(wǎng)址：https://god.yanxishe.com/44

參賽者的任務(wù)是判斷微博作者對(duì)某個(gè)話題是持何種立場。也就是說，參賽者需要對(duì)微博作者的立場進(jìn)行分類，共有 3 種立場：FAVOR 支持，AGAINST 反對(duì)，NONE 兩者都不是。

如何從茫茫信息中快速分辨立場一致/不同的觀點(diǎn)？“微博立場檢測(cè)挑戰(zhàn)賽”等你來