Predicting Emotion Labels for Chinese Microblog Texts

2012

情感分析与情绪分析

	情感分析 Sentiment	情绪分析 Emotion
分类	正、反、中性	高兴、生气、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤
数据来源	商品评价（电影、电商、图书）众包	微博* 众包

*本篇论文数据源

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问题：错误率实际比较高

原因：无太好的已标注数据

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Smilies

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文字表情

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Smilies

总量

Mixed

原文准确率

SVM，word vs char

Happy

一大早，分享一个安静的书房，新中式的风格，有点被穿越了的味道，其实重点在墙上的那四个字：！各位日日忙碌的童鞋们，努力工作吧，为自己、为理想、为家人、为生活……
happy
(200,)
happy		58.72%
sad		11.47%
disgust		11.35%
fear		10.59%
angry		5.91%
suprise		1.96%

Sad

我们的国家，我们要说话才对！/我们的生活总被赋予悲凉的新意，有人不过为了同工同酬，就进了精神病院；有人不过想吃顿安全的饭菜，被逼成了化学家；有人不过是深爱着他的家，却走在了卖国的路上。所以这里的荒诞并不是荒诞，而是一种荒诞必演化成另一种荒诞。
sad
(200,)
sad		53.83%
fear		27.38%
happy		5.87%
disgust		5.71%
angry		4.58%
suprise		2.63%

结果（qhduan, Keras+GRU）

https://github.com/qhduan/Chinese_emotion_predict

Disgust

，你就继续舔恒大吧，去广州住顶级酒店？免费？还报销找小姐的钱？达10哪不如孔卡？前锋进球才是王道！什么位置干什么事。孔卡拿着欧洲一线球员的年薪他就应该有那样的表现。别再BB了。
happy
(200,)
disgust		28.87%
happy		25.97%
angry		21.36%
fear		8.38%
suprise		8.10%
sad		7.32%

Angry

爲了兩件垃圾系度同我講錢仲要問候埋我娘親求你都系多餘，個晚擔心你安危都系多7魚，仲講乜野朋友我呸呸甘多年10年我都未講耐1000蚊買起你人格，講錢傷感情，講到錢乜野兄弟朋友都無得做，全部通通走開，全都爲個區區臭錢，從今開始互不借錢，終於明白咩叫借錢如送禮，還錢如乞米
angry
(200,)
angry		69.69%
disgust		10.22%
sad		8.71%
suprise		4.87%
fear		4.67%
happy		1.84%

结果（qhduan）