通过工具留下的痕迹了解工具:情感分析工具的可预测性
发表于: 。本研究探讨了情感分析工具在处理不同语料和语言时的一致性问题,发现这些工具在同一数据集上的分类结果存在显著差异。通过对英语、德语和法语的Twitter、维基百科及新闻语料的分析,研究揭示了情感工具的算法偏见,以88%的平均F1分数成功区分出不同的情感分析工具,强调了对情感标注结果的审慎态度,并呼吁进行更系统的自然语言处理评估研究。
本研究探讨了情感分析工具在处理不同语料和语言时的一致性问题,发现这些工具在同一数据集上的分类结果存在显著差异。通过对英语、德语和法语的Twitter、维基百科及新闻语料的分析,研究揭示了情感工具的算法偏见,以88%的平均F1分数成功区分出不同的情感分析工具,强调了对情感标注结果的审慎态度,并呼吁进行更系统的自然语言处理评估研究。