中文倾向性分析评测COAE2016大纲-CCIR201华南理工.PDF

第八届中文倾向性分析评测 （COAE2016）大纲 信息检索专委会评测委员会 1.引言 文本倾向性 （观点和情感等）分析已连续多年成为自然语言处理 SIGIR ACL WWW CIKM WSDM 领域研究的热点问题之一。在 、 、 、 、 等著名国际会议上，针对这一问题的研究成果层出不穷。随着研究的 深入展开，也出现了一些新的研究关注点，如Aspect-Based Opinion Mining Context-sensitiveOpinionMining ， 等。在国内，对于文本倾向 性分析的研究正处于快速发展中。前七届中文倾向性分析评测 COAE2008-2015 （ ）持续在词语级、句子级、篇章级进行了中文倾向 性分析评测，任务涉及主客观分析、情感极性分析、评价对象抽取以 及搭配抽取、比较句和否定句抽取等方面。通过开展评测，推动和加 速了中文倾向性分析研究的发展。如何结合中文处理的特点，进一步 推动中文倾向性分析的发展仍是需要深入思考的问题。因此，在前七 届中文倾向性分析评测的基础上，本届评测将继续致力于探索中文倾 向性分析的新技术、新方法，开展微博观点摘要、用户评论分析等任 务，以推动中文倾向性分析理论和技术的研究与应用，在此基础上， 建立并完善中文倾向性分析研究的基础数据集和评测标准，开展评测 资源共享服务。 此外，知识图谱近年来成为新的研究热点，关于知识建模、知识 抽取、知识图谱构建、知识图谱计算的研究工作大量出现。倾向性分 析的评价对象抽取和搭配抽取任务与知识图谱中的知识抽取工作有 很大的相关性，为此，我们在今年新增了面向知识抽取的关系分类和 关系对抽取评测任务，既是对CCIR 评测的扩展，也是对中文信息检 索技术的进一步推动。 今年的评测任务不限定使用外部资源，但需要明确指出使用的情 感词典、情感本体库等资源，以便能够考察评测模型与方法本身的有 效性。同时，评测技术论文需按照CCIR2016 的要求与格式来撰写， 投稿论文将按照CCIR2016 的大会论文标准进行专家评审，享受同其 它投稿论文一样的推荐和录用机会。 2.评测任务设置 第八届COAE2016 评测在前七届中文倾向性评测分析的基础上 重点对于微博观点摘要、用户评论的倾向与方面进行评测，同时增设 关系分类和关系对抽取评测任务。 具体评测任务设置如下表所示： 任务号 类型 任务名称 任务描述 任务1 篇章级 微博观点摘 给定若干话题，每个话题给定一个内容相 要 关的微博文档集，生成话题相关的观点文 摘 任务2 篇章级-句 用户评论的 给定若干影视评论，完成子任务1-3： 子级-词语 倾向与方面 1. 判断每个影视评论的总体倾向（正面、 级 负面、中立） 2. 判断影视评论中每个短句所属的方面 （剧情、导演、演员、人物、配乐、画面、 其他） 3. 判断影视评论中每个短句针对所属方 面的倾向性 （正面、负面、中立），抽取 倾向性判断的描述词语 任务3 句子级- 关系分类和 给定若干句子，完成子任务1-2： 实体级 实体对抽取 1. 识别出包含实体关系的句子并进行实