Datasets of the article "From Classification to Quantification in Tweet Sentiment Analysis" مجموعات بيانات مقال "من التصنيف إلى القياس الكمي في تحليل معنويات التغريدة" Jeux de données de l'article « De la classification à la quantification dans l'analyse du sentiment des tweets » Conjuntos de datos del artículo "From Classification to Quantification in Tweet Sentiment Analysis"

Datasets used for the following SNAM paper: --------------------------------------------------------------------------------------------------- Title: From Classification to Quantification in Tweet Sentiment Analysis 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: semeval2016, sanders, sst, omd, hcr, gasp, wa, wb - 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: Training set for learning the final sentiment model - X.test.feature.txt (or X.dev-test.feature.txt for semeval2016 only): Test set where X is one of semeval2016, sanders, sst, omd, hcr and gasp. * Training files are saved in ./data/train directory, and held-out and test files are in ./data/test directory For more details, please refer to the paper. [Citation] You can cite the following paper when referring to the dataset: @article{gao2016classification, title={From classification to quantification in tweet sentiment analysis}, author={Gao, Wei and Sebastiani, Fabrizio}, journal={Social Network Analysis and Mining}, volume={6}, number={1}, pages={19}, year={2016}, publisher={Springer} } مجموعات البيانات المستخدمة لورقة SNAM التالية: --------------------------------------------------------------------------------------------------- العنوان: من التصنيف إلى القياس الكمي في تحليل معنويات التغريدة 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: semeval2016، sanders، sst، omd، hcr، gasp، wa، wb - 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 النهائية - X.test.feature.txt (أو X.dev-test.feature.txt لـ semeval2016 فقط): مجموعة الاختبار حيث X هي واحدة من semeval2016 و sanders و sst و omd و hcr و gasp. * يتم حفظ ملفات التدريب في ./البيانات/دليل القطار، والملفات المحتجزة والاختبار موجودة في ./البيانات/دليل الاختبار لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الورقة. [اقتباس] يمكنك الاستشهاد بالورقة التالية عند الإشارة إلى مجموعة البيانات: @article{gao2016classification, title={ من التصنيف إلى القياس الكمي في تحليل معنويات التغريدات}, author={ Gao, Wei and Sebastiani, Fabrizio}, journal={ Social Network Analysis and Mining}, volume={ 6}, number={ 1}, pages={ 19}, year={ 2016}, publisher={ Springer}} Ensembles de données utilisés pour le document SNAM suivant : --------------------------------------------------------------------------------------------------- Titre : De la classification à la quantification dans l'analyse du sentiment des tweets 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 : semeval2016, sanders, sst, omd, hcr, gasp, wa, wb - 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 : Ensemble de formation pour l'apprentissage du modèle de sentiment final - X.test.feature.txt (ou X.dev-test.feature.txt pour semeval2016 uniquement) : Kit de test où X est l'un de semeval2016, sanders, sst, omd, hcr et gasp. * Les fichiers de formation sont enregistrés dans le répertoire./data/train, et les fichiers de tenue et de test sont dans le répertoire./data/test Pour plus de détails, veuillez vous référer au document. [Citation] Vous pouvez citer l'article suivant en référence à l'ensemble de données : @article{gao2016classification, title={From classification to quantification in tweet sentiment analysis}, author={Gao, Wei and Sebastiani, Fabrizio}, journal={Social Network Analysis and Mining}, volume={6}, number={1}, pages={19}, year={2016}, publisher={Springer} } Conjuntos de datos utilizados para el siguiente documento de SNAM: --------------------------------------------------------------------------------------------------- Título: De la clasificación a la cuantificación en el análisis de sentimientos de tuits 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: semeval2016, sanders, sst, omd, hcr, jadeo, wa, wb - 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: Conjunto de entrenamiento para aprender el modelo de sentimiento final - X.test.feature.txt (u X.dev-test.feature.txt solo para semeval2016): conjunto de prueba donde X es uno de semeval2016, lijadoras, sst, omd, hcr y jadeo. * Los archivos de capacitación se guardan en el directorio./data/train, y los archivos retenidos y de prueba están en el directorio./data/test Para obtener más detalles, consulte el documento. [Citation] Puede citar el siguiente artículo cuando se refiera al conjunto de datos: @article{gao2016classification, title={From classification to quantification in tweet sentiment analysis}, author={Gao, Wei and Sebastiani, Fabrizio}, journal={Social Network Analysis and Mining}, volume={6}, number={1}, pages={19}, year={2016}, publisher={Springer} }