研究人员推出了ViTOED，一个专为越南社交媒体内容中的目标导向情感检测设计的新数据集。该数据集包含超过10,000条用户评论和超过21,000个标注的意见四元组，旨在捕捉越南语特有的语言细微差别，如隐含的来源和目标。该论文还提出了一个利用结构化情感图的基线模型，并评估了现有的越南语预训练语言模型，识别出跨度检测和关系提取方面的挑战。 AI
影响 该数据集可以提高越南语内容情感检测模型的准确性。
排序理由 该集群描述了在arXiv上发布的新数据集和研究论文。
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arXiv:2608.12776v1 Announce Type: new Abstract: This paper introduces ViTOED, a novel dataset for target-oriented emotion detection in Vietnamese social media texts. The ViTOED comprises 10,985 user comments and 21,244 manually annotated opinion quadruples (source, target, expres…
This paper introduces ViTOED, a novel dataset for target-oriented emotion detection in Vietnamese social media texts. The ViTOED comprises 10,985 user comments and 21,244 manually annotated opinion quadruples (source, target, expression, polarity) that follow strict guidelines. T…