聚焦可信AI与产业应用百度联合发起千言计划实现情感分析20升级

情感透析 2025年07月14日 02:08 10 aaron

　　发布一年多以来，“千言”已针对开放域对话、阅读理解和情感分析等8个任务，汇集了来自11所高校和企业的28个开源数据集。其中，情感分析作为自然语言处理技术的基本任务之一，涵盖了句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取三个经典任务数据集，吸引了来自京东、网易、小米、平安、OPPO、新浪等多家知名企业的近300支团队参加打榜。

　　近日，为了更好地推动情感分析技术在大规模产业化的应用，中文信息学会情感计算专业委员会、美团与百度共同发布千言-情感分析2.0，实现两方面的重大升级。首先，在继续关注模型准确率效果的同时，加强对模型是否“可信”的评估，发布业界首个中文情感可信数据集DuTrust；其次，针对产业化中面临的任务类型、数据模态多样化的难题，提供面向真实应用场景的大规模、高质量、多模态的情感分析数据，发布业界更大规模的中文评论分析数据集ASAP和面向推荐场景的多模态情感标签数据集DuVideoSenti。

　　“可信AI”的概念在近几年提出，并且逐渐成为全球共识。可信AI，就是保证AI系统的可解释性、鲁棒性和公平性，确保算法可被人信任。在情感分析技术的科学研究和产业落地中，可信情感分析系统需要具备较强的鲁棒性和可解释能力，也就是要求模型针对各种不同表达，既能给出精准的预测结果，还能给出其判断依据，从而保证模型的预测结果更加置信。

　　作为业界首个中文情感可信数据集，DuTrust基于人工标注的扰动数据和情感证据，全部来源于真实用户评论数据，同时测试模型的鲁棒性和可解释性，全面评估模型的可信能力。

　　以上述评论数据为例，DuTrust首先为每个样例对应标注一个扰动样本，并且标注原始样本和扰动样本的情感类别，通过计算模型在原始样例和扰动样例上预测的准确率（Accuracy）作为模型鲁棒性的评估指标。

　　此外，DuTrust还分别为原始样例以及扰动样例人工标注了情感的判断依据，在可解释性评估时，需要用户同时给出模型的情感判别依据，最终通过计算其与人工标注结果在字粒度上重合度F1值（F1-measure）作为模型可解释性的评估指标。

　　此次“千言”与美团联合发布的业界更大规模中文评论分析数据集ASAP，首次实现对评论得分预估和对象级情感分类两个任务的联合标注，数据全部源于真实的电商场景，从数据规模和标注质量上都远超其他数据集。

　　该数据集针对输入的评论文本，人工标注整体的评论得分（1-5分），以及对应不同评价对象的情感类别（积极、消极、中性三种），并且使用准确率（Accuracy）评估模型的预测效果。

　　在真实的应用场景中，往往存在大量内容题材、质量相同，但却能给用户带来不同视觉冲击和情感感受的资源。针对这类资源，需要构建能够刻画用户不同的视觉和情感感受的完备的标签体系，才能将其更好地应用于推荐系统，提升用户的体验。

　　千言面向推荐场景推出多模态情感标签数据集DuVideoSenti，引入视频情感泛标签预测任务，构建了视频情感泛标签体系。该体系由人工定义的“文艺清新”、“时尚炫酷”、“舒适温馨”等11个情感泛标签组成，用以刻画用户浏览视频后的视觉和情感方面的感受。数据集为每个小视频标注了情感泛标签，并且提供了视频的标题、帧图特征用于模型的训练和预测。在测试中使用准确率（Accuracy）用于评估模型的预测效果。本数据集聚焦情感分析技术在个性化推荐场景中的应用，同时有助于推动多模态学习技术的发展。

　　据悉，本次比赛就以千言-情感分析2.0为核心，全面评估情感分析模型在多种模态场景下的预测准确率、模型的鲁棒性和可解释性指标。除了有挑战性的赛题，百度飞桨 AI Studio 将为选手提供免费的Tesla V100 GPU算力，千言数据集还将为优胜团队颁发证书，并发放精美的定制礼品。

　　未来，希望有更多的情感分析领域科研学者、领域专家参与共建千言-情感分析榜单，共同推动中文情感分析技术的进步，建设世界范围内的中文情感分析影响力。

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标签：百度飞桨情感分析