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基于 SVM 的细粒度情感分析
Python
Branch: master
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基于 SVM 的细粒度情感分析

项目背景(赛题内容)

官方给出的数据集共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法,对用户评论进行情感挖掘。

比赛链接

说明

由于数据量较大, 在框架上采用 liblinear 而不是 libsvm, 通过预处理等操作后单模计算 marco F1 score, 验证集上的预测评分最高为 0.53274.

由于数据集文件较大, 不适合通过 git 提交, 部分数据集为内容截取. 因此直接执行时会报错, 补全训练集数据后才可正常执行.

配置环境

  • Intel Xeon E5-2680 v4
  • 64 GB RAM

后续方向

  • SVM 调优
  • BERT
  • RNN+ATT
  • ...
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