Przed skorzystaniem z usługi należy zapoznać się z informacjami wstępnymi zawierającymi opis kroków umożliwiających dostęp do interfejsu programistycznego CLARIN-PL.
Usługa pozwala na wyznaczenie nacechowania emocjonalnego wyrazów.
Jest oparta na technice analizy tekstu Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA), która polega na podziale danych wejściowych według aspektu na tokeny równe wyrazom i identyfikacji przypisanego im nacechowania emocjonalnego.
Wybór języka danych wejściowych.
AspectEmo można uruchomić:
AspectEmo można wywołać w systemie Windows z wartościami domyślnymi za pomocą następującego zapytania LPMN: ['any2txt','aspectemo']
[['any2txt','aspectemo']] - dane wejściowe w postaci folderu skompresowanego (.zip)['any2txt',{'aspectemo':{'lang':'en'}}] - dane wejściowe w języku angielskimlang - wybór języka analizowanego tekstu, możliwe wartości:
pl - opcja domyślnaen - język angielskiPlik tekstowy.
Plik w formacie JSON zawierający następujące informacje:
tokens - wydzielone tokenylabels - etykiety identyfikujące nacechowanie emocjonalne przypisane tokenom. według 7 możliwych klas.
a_minus_m - wyraz nacechowany mocno negatywniea_minus_s - wyraz nacechowany lekko negatywniea_zero - wyraz nacechowany neutralniea_plus_s - wyraz nacechowany lekko pozytywniea_plus_m - wyraz nacechowany mocno pozytywniea_amb - wyraz o niejednoznacznym nacechowaniu emocjonalnymW Colabie: AspectEmo - wyznaczanie nacechowania emocjonalnego wyrazów
Joanna Szołomicka, Jan Kocon (2022) "MultiAspectEmo: Multilingual and Language-Agnostic Aspect-Based Sentiment Analysis", 2022 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), Orlando, USA, 443-450.
Jan Kocoń, Jarema Radom, Ewa Kaczmarz-Wawryk, Kamil Wabnic, Ada Zajączkowska, Monika Zaśko-Zielińska (2021) "AspectEmo: Multi-Domain Corpus of Consumer Reviews for Aspect-Based Sentiment Analysis", 2021 International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW), Auckland, New Zealand, 166-173.
(C) CLARIN-PL