- 问题描述
题目来自于DataFountain上的”疫情期间网民情绪识别”的挑战赛，最终AUC达到了0.734，取得Top5%的成绩。主要内容是分析疫情期间的用户微博极性（分为消极：-1、中性：0、积极：1三种）。本文主要是对数据进行一定分析并做一个以该数据为基础的bert实战记录。
- 数据分析
2.1 数据来源
疫情期间网民情绪识别-DataFountain。
1. 训练集：包括微博id等7个列，数据量为10w行。
2. 测试集：除情感倾向为空外的6个列，数据量为1w行。
2.2 数据预处理
对训练集做了一些分析，首先是用户”情感倾向”，发现存在一些-1、0、1之外的其他 噪声数据，并进行了消除。同时发现用户数据还具有一定的 不平衡性，中性数据较多，如果判别标准是正确率的话，平衡影响并不大，但如果使用F1，就需要一定的trick作为修正，该赛题就是以F1作为评测标准的。
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Original: https://blog.csdn.net/MusicDancing/article/details/121344233
Author: MusicDancing
Title: 一个基于Bert的情感分类
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