Datasets of ASONAM-2015 paper "Tweet sentiment: From classification to quantification" مجموعات بيانات ورقة ASONAM -2015 "مشاعر التغريد: من التصنيف إلى القياس الكمي" Jeux de données de l'article ASONAM-2015 « Tweet sentiment : From classification to quantification » Conjuntos de datos del artículo de ASONAM-2015 "Tweet sentiment: From classification to quantification"

Datasets used for the following ASONAM 2015 paper: --------------------------------------------------------------------------------------------------- Title: Tweet Sentiment: From Classification to Quantification Authors: Wei Gao and Fabrizio Sebastiani Organization: Qatar Computing Research Institute, Hamad Bin Khalifa University, Doha, Qatar --------------------------------------------------------------------------------------------------- [Content] * SemEval2013, SemEval2014, SemEval2015 datasets: - semeval.train.feature.txt: Training set for learning sentiment models at development stage - semeval.dev.feature.txt: Held-out set for tuning parameters - semeval.train+dev.feature.txt: Training set for learning the final sentiment model - semeval13.test.feature.txt: SemEval2013 test set - semeval14.test.feature.txt: SemEval2014 test set - semeval15.test.feature.txt: SemEval2015 test set * Other datasets: sanders, sst, omd, hcr, gasp - X.train.feature.txt: Training set for learning sentiment models at development stage - X.dev.feature.txt: Held-out set for tuning parameters - X.train+dev.feature.txt: Traing set for learning the final sentiment model - X.test.feature.txt: Test set where X is one of sanders, sst, omd, hcr and gasp. For more details, please refer to the paper. [Citation] You can cite the folowing paper when referring to the dataset: @inproceedings{gao2015tweet, title={Tweet sentiment: From classification to quantification}, author={Gao, Wei and Sebastiani, Fabrizio}, booktitle={2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)}, pages={97--104}, year={2015}, organization={IEEE} } مجموعات البيانات المستخدمة لورقة أسونام 2015 التالية: --------------------------------------------------------------------------------------------------- العنوان: مشاعر التغريدة: من التصنيف إلى القياس الكمي المؤلفان: وي غاو وفابريزيو سيباستياني المنظمة: معهد قطر لبحوث الحوسبة، جامعة حمد بن خليفة، الدوحة، قطر --------------------------------------------------------------------------------------------------- [المحتوى] * مجموعات بيانات SemEval2013، SemEval2014، SemEval2015: - semeval.train.feature.txt: مجموعة التدريب لنماذج مشاعر التعلم في مرحلة التطوير - semeval.dev.feature.txt: تم تعيينه لضبط المعلمات - semeval.train+dev.feature.txt: مجموعة التدريب لتعلم نموذج المشاعر النهائية - semeval13.test.feature.txt: مجموعة اختبار SemEval2013 - semeval14.test.feature.txt: مجموعة اختبار SemEval2014 - semeval15.test.feature.txt: مجموعة اختبار SemEval2015 * مجموعات البيانات الأخرى: ساندرز، إس إس تي، أوم دي، إتش سي آر، غاسب - X.train.feature.txt: مجموعة التدريب لنماذج مشاعر التعلم في مرحلة التطوير - X.dev.feature.txt: تم تعيينه لضبط المعلمات - X.train+dev.feature.txt: مجموعة التدريب لتعلم نموذج المشاعر النهائي - X.test.feature.txt: مجموعة الاختبار حيث X هي واحدة من ساندرز، sst، omd، hcr وgasp. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الورقة. [اقتباس] يمكنك الاستشهاد بالورقة التالية عند الإشارة إلى مجموعة البيانات: @inproceedings{gao2015tweet، title={ مشاعر التغريدة: من التصنيف إلى القياس الكمي}، المؤلف={ غاو، وي وسيباستياني، فابريزيو}، booktitle={2015 IEEE/ACM المؤتمر الدولي حول التقدم في تحليل الشبكات الاجتماعية والتعدين (ASONAM)}، الصفحات={97--104}، السنة={2015}، المنظمة={IEEE}} Ensembles de données utilisés pour l'article ASONAM 2015 suivant : --------------------------------------------------------------------------------------------------- Titre : Sentiment sur les tweets : de la classification à la quantification Auteurs : Wei Gao et Fabrizio Sebastiani Organisation : Qatar Computing Research Institute, Université Hamad Bin Khalifa, Doha, Qatar --------------------------------------------------------------------------------------------------- [Contenu] * Ensembles de données SemEval2013, SemEval2014, SemEval2015 : - semeval.train.feature.txt : Ensemble de formation pour l'apprentissage de modèles de sentiment au stade du développement - semeval.dev.feature.txt : Set en attente pour les paramètres de réglage - semeval.train+dev.feature.txt : Ensemble de formation pour l'apprentissage du modèle de sentiment final - semeval13.test.feature.txt : kit de test SemEval2013 - semeval14.test.feature.txt : kit de test SemEval2014 - semeval15.test.feature.txt : kit de test SemEval2015 * Autres ensembles de données : sanders, sst, omd, hcr, gasp - X.train.feature.txt : Ensemble de formation pour l'apprentissage de modèles de sentiment au stade du développement - X.dev.feature.txt : Set en attente pour les paramètres de réglage - X.train+dev.feature.txt : Jeu de suivi pour l'apprentissage du modèle de sentiment final - X.test.feature.txt : Kit de test où X est l'un des ponceurs, sst, omd, hcr et gasp. Pour plus de détails, veuillez vous référer au document. [Citation] Vous pouvez citer le document suivant en référence à l'ensemble de données : @inproceedings{gao2015tweet, title={Tweet sentiment : De la classification à la quantification}, auteur={Gao, Wei et Sebastiani, Fabrizio}, booktitle={2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)}, pages={97--104}, année={2015}, organisation={IEEE}} Conjuntos de datos utilizados para el siguiente documento de ASONAM 2015: --------------------------------------------------------------------------------------------------- Title: Sentimiento del tuit: de la clasificación a la cuantificación Autores: Wei Gao y Fabrizio Sebastiani Organización: Qatar Computing Research Institute, Hamad Bin Khalifa University, Doha, Qatar --------------------------------------------------------------------------------------------------- [Contenido] * SemEval2013, SemEval2014, SemEval2015 conjuntos de datos: - semeval.train.feature.txt: Conjunto de capacitación para aprender modelos de sentimientos en la etapa de desarrollo - semeval.dev.feature.txt: Ajuste de retención para los parámetros de ajuste - semeval.train+dev.feature.txt: Conjunto de entrenamiento para aprender el modelo de sentimiento final - semeval13.test.feature.txt: Set de prueba SemEval2013 - semeval14.test.feature.txt: Set de prueba SemEval2014 - semeval15.test.feature.txt: Set de prueba SemEval2015 * Otros conjuntos de datos: sanders, sst, omd, hcr, jadeo - X.train.feature.txt: Conjunto de capacitación para aprender modelos de sentimientos en la etapa de desarrollo - X.dev.feature.txt: Ajuste de retención para los parámetros de ajuste - X.train+dev.feature.txt: Traing set para aprender el modelo de sentimiento final - X.test.feature.txt: Conjunto de prueba donde X es una de las lijadoras, sst, omd, hcr y jadeo. Para obtener más detalles, consulte el documento. [Citación] Puede citar el siguiente documento cuando se refiera al conjunto de datos: @inproceedings{gao2015tweet, title={Tweet sentiment: From classification to quantification}, author={Gao, Wei y Sebastiani, Fabrizio}, booktitle={2015 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)}, pages={97--104}, year={2015}, organization={IEEE}}