MINT ES

MINT, un nuevo conjunto de datos de análisis de intimidad multilingüe que cubre 13.372 tweets en 10 idiomas, incluidos inglés, francés, español, italiano, portugués, coreano, holandés, chino, hindi y árabe. Los tweets se comentan utilizando una escala Likert del 1 al 5.

Idioma(s)
Español
Inglés
Enlace descripción Dataset
https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/7096#participate
Año
2023
Dominio
General
Tipo Textos
Tuits
Anotaciones
Intimacy level from 1 to 5
Acceso a datos
Registro
Enlace acceso a datos
https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/7096#participate
Publicación
Jiaxin Pei, Vítor Silva, Maarten Bos, Yozen Liu, Leonardo Neves, David Jurgens, and Francesco Barbieri. 2023. SemEval-2023 Task 9: Multilingual Tweet Intimacy Analysis. In Proceedings of the 17th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2023), pages 2235–2246, Toronto, Canada. Association for Computational Linguistics.
Enlace publicación
https://aclanthology.org/2023.semeval-1.309.pdf
NLP Topic
modeling of intimacy
Número de unidades
1991
Tipo de unidades
Tuits
Información adicional tamaño

intimacy level from 1 to 5

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