HurricaneEmo

HurricaneEmo 是一个情感数据集，其中包含 15,000 条英语推文，跨越三个飓风：哈维、艾尔玛和玛丽亚。自然灾害（例如飓风）每年影响数百万人，并在其后造成广泛的破坏。人们最近开始使用社交媒体网站（例如 Twitter）与更大的社区分享他们的情绪和感受。因此，这些平台已成为大规模理解和感知情绪的工具。在本文中，我们介绍了 HurricaneEmo，这是一个包含 15,000 条英语推文的情感数据集，跨越三个飓风：Harvey、Irma 和 Maria。我们对细粒度情绪进行了全面研究，并提出了分类任务来区分粗粒度情绪组。我们最好的 BERT 模型，即使在利用未标记的 Twitter 数据进行任务引导的预训练之后，也只能达到 68% 的准确率（所有组的平均值）。 HurricaneEmo 不仅作为模型的具有挑战性的基准，而且作为分析以灾难为中心的领域中的情绪的宝贵资源。