⚠️ Внимание: Полное описание представлено на платформе Codalab. Настоящее описание несет ознакомительный характер.
RuOpinionNE-2024 является продолжением тестирования RuSentNE-2023, в котором требовалось извлечение тональности предложения по отношению к заданной именованной сущности. Ключевые отличительные особенности постановки настоящей задачи приведены в формате указания входной и выходной информации.
Рисунок: пример извлечения кортежей мнений соревнования RuOpinionNE-2024; сущности входного текста не являются параметрами задачи, а лишь размечены визуально.
Входная информация включают в себя текст представляющий собой предложение из новостного текста с упомянутыми именованными сущностями.
Выходная информация настоящих соревнований предполагает извлечение кортежей мнений. В следующем подразделе рассмотрим более подробно формат представления кортежа мнений.
Для заданного текста, кортеж мнения представляет собой структуру, состоящую из последовательности четырех значений:
- источник мнения: автор, именованная сущность текста (подстрока исходного текста), либо
пустой; - объект мнения: именованная сущность в тексте (подстрока исходного текста);
- тональность: положительная/негативная;
- языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (одна или несколько подстрок исходного текста);
⚠️ Внимание: Полное описание форматирования предложений представлено на платформе Codalab. Настоящее описание несет ознакомительный характер.
Для входного предложения и размеченных в нем именованных сущностей:
Премьер-министр Италии Маттео Ренци заявил, что с уходом Фо «страна потеряла крупнейшую фигуру культурной жизни»
Должен быть порожден следующий кортеж мнения:
(Маттео Ренци, Фо, pos, крупнейшую фигуру культурной жизни)
Коллекция включает в себя набор следующих файлов:
train.jsonl-- обучающие данные.validation.jsonl-- данные валидационного этапа.test.jsonl-- данные финального тестирования.
Полное описание формата представлено на платформе Codalab.
TODO: Baseline Approach Description.
- Лукашевич Наталья Валентиновна (МГУ им. М.В. Ломоносова)
- Nicolay Rusnachenko (Bournemouth University)
- Лапаницына Анна Максимовна (МГУ им. М.В. Ломоносова)
- Ткаченко Наталья Максимовна (МГУ им. М.В. Ломоносова)
Официальная информация по конференции Dialogue-2025
Репозиторий ранее проводимых соревнований RuSentNE-2023
TODO: Paper Reference once issued.