人工智能數(shù)據(jù)服務(wù) 課件 4-5 項(xiàng)目四 任務(wù)4-5 情緒分析文本數(shù)據(jù)標(biāo)注

任務(wù)4-5情緒分析文本數(shù)據(jù)標(biāo)注5在數(shù)字化時(shí)代，文本情緒識(shí)別技術(shù)已成為企業(yè)決策、市場(chǎng)分析和用戶反饋處理的重要工具。例如，某大型餐飲連鎖企業(yè)為了了解其品牌形象的健康狀況及消費(fèi)者對(duì)旗下產(chǎn)品的情感傾向，該企業(yè)收集了大量的在線評(píng)論，包括社交媒體上的帖子、顧客在餐廳評(píng)論區(qū)的留言及第三方評(píng)價(jià)平臺(tái)上的反饋。該企業(yè)啟動(dòng)文本情緒識(shí)別項(xiàng)目，數(shù)據(jù)標(biāo)注工程師對(duì)收集到的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒標(biāo)注，將每一條評(píng)論標(biāo)注為積極、消極或自然情感傾向，然后利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建了一個(gè)文本情緒識(shí)別模型。這個(gè)模型能夠自動(dòng)分析新的文本數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)其情感傾向。通過這個(gè)項(xiàng)目，企業(yè)得到了豐富的情感分析結(jié)果。他們發(fā)現(xiàn)，大部分顧客對(duì)餐廳的服務(wù)和菜品持積極態(tài)度，但也有部分顧客對(duì)餐廳的環(huán)境和價(jià)格表示不滿?；谶@些結(jié)果，企業(yè)制定了相應(yīng)的改進(jìn)措施，如提升餐廳環(huán)境、優(yōu)化菜品價(jià)格等，從而提升了顧客滿意度和品牌形象。本任務(wù)將提供一個(gè)txt文本文件，文本文件的每行代表一條數(shù)據(jù)，共30條。利用LabelStudio標(biāo)注平臺(tái)，對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒識(shí)別標(biāo)注。標(biāo)注人員通過文本內(nèi)容進(jìn)行分析和處理，識(shí)別出與情感相關(guān)的信息。規(guī)定需要標(biāo)注標(biāo)簽：積極、消極和自然。將數(shù)據(jù)上傳后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行文本情緒識(shí)別標(biāo)注，最后將標(biāo)注的結(jié)果導(dǎo)出為JSON格式。文本情緒識(shí)別標(biāo)注數(shù)據(jù)樣例如圖4-5-1所示。4.5.1文本情緒識(shí)別定義文本情緒識(shí)別，是指通過自然語言處理技術(shù)，對(duì)文本中所表達(dá)的情感或情緒進(jìn)行自動(dòng)分類和識(shí)別的過程。它涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)中的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，是人工智能情感分析的重要組成部分。隨著信息時(shí)代的到來，文本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長(zhǎng)，而情感信息往往隱藏在大量的文本之中。通過對(duì)這些文本進(jìn)行情緒識(shí)別，我們可以更好地了解公眾對(duì)某些事件、產(chǎn)品或服務(wù)的看法和態(tài)度，為企業(yè)決策、市場(chǎng)分析和輿情監(jiān)控提供有力支持。以一個(gè)在線購物平臺(tái)的評(píng)論為例，文本情緒識(shí)別可以自動(dòng)分析用戶的評(píng)論內(nèi)容，判斷其是正面評(píng)價(jià)、負(fù)面評(píng)價(jià)還是中性評(píng)價(jià)。例如，對(duì)于評(píng)論“這款手機(jī)的屏幕很清晰，拍照效果也很好”，文本情緒識(shí)別技術(shù)可以識(shí)別出用戶的正面情緒；而對(duì)于評(píng)論“電池續(xù)航太短，不滿意”，文本情緒識(shí)別技術(shù)可以識(shí)別出用戶的負(fù)面情緒。這些分析結(jié)果可以為商家提供改進(jìn)產(chǎn)品的依據(jù)，提高用戶滿意度。4.5.2文本情緒識(shí)別標(biāo)注應(yīng)用場(chǎng)景文本情緒識(shí)別標(biāo)注不僅能夠幫助機(jī)器更準(zhǔn)確地識(shí)別人類情感，還能為各行各業(yè)提供深刻的洞察力。下面將深入探討文本情緒識(shí)別標(biāo)注在不同行業(yè)中的應(yīng)用場(chǎng)景，以及如何通過這一技術(shù)提升決策質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。1．在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用智能客服系統(tǒng)是文本情緒識(shí)別標(biāo)注最直接的應(yīng)用之一。通過實(shí)時(shí)分析客戶在對(duì)話中的情緒，智能客服可以提供更為精準(zhǔn)和個(gè)性化的服務(wù)。例如，當(dāng)客戶表達(dá)不滿或憤怒時(shí)，系統(tǒng)可以立即通知客服團(tuán)隊(duì)介入，以避免問題的進(jìn)一步升級(jí)。此外，情緒識(shí)別還可用于優(yōu)化客服機(jī)器人的回答腳本，使其能夠根據(jù)客戶的情緒狀態(tài)調(diào)整回復(fù)的語氣和內(nèi)容。在智能客服系統(tǒng)中，首先需要收集客戶與客服機(jī)器人的交互數(shù)據(jù)，包括文本記錄和相關(guān)的元數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能來自在線聊天、電子郵件、社交媒體互動(dòng)等渠道。標(biāo)注人員需要對(duì)每條文本進(jìn)行情緒分類，如正面、負(fù)面、中性，以及更具體的情緒狀態(tài)，如憤怒、滿意、失望等。標(biāo)注結(jié)果將用于訓(xùn)練和優(yōu)化智能客服系統(tǒng)的情緒識(shí)別模型。通過不斷的學(xué)習(xí)和調(diào)整，模型可以更準(zhǔn)確地識(shí)別和響應(yīng)客戶的情緒狀態(tài)。此外，標(biāo)注結(jié)果還可用于分析客戶情緒的模式和趨勢(shì)，為客服團(tuán)隊(duì)提供有價(jià)值的洞察力。例如，如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)頻繁引起客戶的負(fù)面情緒，客服團(tuán)隊(duì)可以及時(shí)通知相關(guān)部門，采取措施進(jìn)行改進(jìn)。3．在心理健康輔助中的應(yīng)用在心理健康領(lǐng)域，文本情緒識(shí)別標(biāo)注可以輔助專業(yè)人員分析患者的對(duì)話記錄，識(shí)別其情緒波動(dòng)。這對(duì)于及時(shí)發(fā)現(xiàn)患者的心理健康問題，提供更及時(shí)和適當(dāng)?shù)母深A(yù)措施具有重要意義。例如，它可用于分析患者的咨詢記錄，識(shí)別其情緒變化，為治療提供參考。在一些在線心理健康服務(wù)平臺(tái)中，情緒識(shí)別標(biāo)注還可用于監(jiān)測(cè)患者的互動(dòng)行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)。此外，標(biāo)注結(jié)果還可用于研究不同心理疾病的情緒特征，為疾病的診斷和分類提供支持。4．在內(nèi)容推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用內(nèi)容推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的情緒狀態(tài)推薦個(gè)性化的內(nèi)容，如音樂、視頻、新聞等。通過文本情緒識(shí)別標(biāo)注，系統(tǒng)可以更準(zhǔn)確地捕捉用戶的情緒需求，提供更貼心的推薦服務(wù)。例如，在音樂推薦中，可以根據(jù)用戶的情緒狀態(tài)推薦不同風(fēng)格的歌曲，如在用戶感到悲傷時(shí)推薦舒緩的樂曲。此外，情緒識(shí)別標(biāo)注還可用于分析用戶對(duì)推薦內(nèi)容的反饋，以優(yōu)化推薦算法，提升推薦效果。5．在教育培訓(xùn)規(guī)劃中的應(yīng)用在教育培訓(xùn)領(lǐng)域，文本情緒識(shí)別標(biāo)注可用于分析學(xué)生在課堂討論、在線互動(dòng)等場(chǎng)景下的情緒反應(yīng)。教師可以根據(jù)這些信息調(diào)整教學(xué)策略，提高教學(xué)質(zhì)量，增強(qiáng)學(xué)生的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。在傳統(tǒng)的課堂教學(xué)中，教師很難實(shí)時(shí)了解每個(gè)學(xué)生的情緒狀態(tài)。通過文本情緒識(shí)別標(biāo)注，可以從學(xué)生的發(fā)言和互動(dòng)中捕捉到情緒信息，如興趣、困惑、焦慮等。教師可以根據(jù)這些信息調(diào)整教學(xué)節(jié)奏和內(nèi)容，如在發(fā)現(xiàn)學(xué)生普遍感到困惑時(shí)，可以放慢講解速度，或用更生動(dòng)的方式進(jìn)行闡釋。在在線學(xué)習(xí)平臺(tái)中，文本情緒識(shí)別標(biāo)注可用于分析學(xué)生的討論帖子、作業(yè)反饋等文本。通過這些信息，教師可以了解學(xué)生的學(xué)習(xí)難點(diǎn)和興趣點(diǎn)，從而提供個(gè)性化的教學(xué)資源和建議。此外，文本情緒識(shí)別標(biāo)注還可用于評(píng)估在線教學(xué)的效果，如通過分析學(xué)生的互動(dòng)情緒，評(píng)估教學(xué)活動(dòng)的吸引力和參與度。6．在人力資源管理中的應(yīng)用在人力資源管理中，文本情緒識(shí)別標(biāo)注可以用于分析員工的工作滿意度和團(tuán)隊(duì)氛圍。企業(yè)可以根據(jù)這些信息進(jìn)行人力資源規(guī)劃，提高員工的工作積極性和團(tuán)隊(duì)合作效率。通過分析員工滿意度調(diào)查的文本反饋，可以識(shí)別員工的普遍情緒，如滿意、不滿、焦慮等。這些信息可以幫助人力資源部門了解員工的工作環(huán)境和心理狀態(tài)，從而采取相應(yīng)的措施，如改善工作條件、提供培訓(xùn)和輔導(dǎo)等。在一些企業(yè)中，文本情緒識(shí)別標(biāo)注還可以用于分析內(nèi)部溝通渠道，如電子郵件、會(huì)議記錄等。通過分析員工的溝通情緒，可以了解團(tuán)隊(duì)的氛圍和協(xié)作狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的問題和沖突。在人才招聘過程中，文本情緒識(shí)別標(biāo)注可用于分析求職者的文本回復(fù)，評(píng)估其情緒穩(wěn)定性和適應(yīng)能力。例如，通過分析求職者在面試過程中的言語，可以了解其對(duì)工作壓力的應(yīng)對(duì)方式，以及與他人的溝通和協(xié)作能力。4.5.3文本情緒識(shí)別標(biāo)注方法在對(duì)話情緒識(shí)別的專業(yè)領(lǐng)域，文本標(biāo)注工作是構(gòu)建高效情緒識(shí)別系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。這一過程不僅是對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和歸納的基礎(chǔ)操作，它實(shí)質(zhì)上是一項(xiàng)將原始文本與情緒標(biāo)簽進(jìn)行精確匹配的高階任務(wù)。標(biāo)注的精確度和對(duì)細(xì)節(jié)的關(guān)注程度，直接決定了機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的成效及預(yù)測(cè)分析的可靠性。為了標(biāo)準(zhǔn)化和優(yōu)化標(biāo)注流程，以下是文本情緒識(shí)別標(biāo)注的規(guī)范化方法，包含文本數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、文本數(shù)據(jù)預(yù)處理、文本標(biāo)注規(guī)范、標(biāo)注工具選擇、文本情緒標(biāo)注、標(biāo)注質(zhì)量控制和標(biāo)注結(jié)果評(píng)估等關(guān)鍵步驟。1．文本數(shù)據(jù)準(zhǔn)備在構(gòu)建用于文本情緒識(shí)別的標(biāo)注數(shù)據(jù)集時(shí)，首要任務(wù)是獲取豐富的、具有代表性的文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的來源非常廣泛，主要包括以下四類。社交媒體平臺(tái)：如微博、微信、抖音等，這些平臺(tái)上的用戶言論、帖子、動(dòng)態(tài)等富含真實(shí)、即時(shí)且多樣化的感情表達(dá)，是情緒識(shí)別數(shù)據(jù)的重要來源。可以通過官方API接口或第三方數(shù)據(jù)抓取工具合法合規(guī)地進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。在線論壇：如知乎、豆瓣、天涯等社區(qū)平臺(tái)，用戶在討論話題、分享觀點(diǎn)時(shí)，會(huì)自然流露出各種情緒色彩，這類文本具有較高的情感分析價(jià)值。產(chǎn)品評(píng)價(jià)網(wǎng)站：如淘寶、京東等電商平臺(tái)的用戶評(píng)價(jià)，包含了消費(fèi)者對(duì)商品或服務(wù)的真實(shí)感受，情感傾向鮮明，有利于構(gòu)建具有商業(yè)應(yīng)用背景的標(biāo)注數(shù)據(jù)集。新聞評(píng)論：新聞網(wǎng)站或新聞應(yīng)用的讀者評(píng)論，反映了公眾對(duì)新聞事件的情緒反應(yīng)，有助于捕捉社會(huì)熱點(diǎn)問題引發(fā)的公眾情緒波動(dòng)。在采集過程中，務(wù)必遵循相關(guān)法律法規(guī)，尊重用戶隱私，如必要，應(yīng)取得數(shù)據(jù)提供方或用戶的授權(quán)，并確保數(shù)據(jù)匿名化處理。2．文本數(shù)據(jù)預(yù)處理原始文本數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行初步清洗和篩選，以剔除非相關(guān)信息，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。去噪處理：去除廣告、無效字符（如亂碼、HTML標(biāo)簽、特殊符號(hào)）、URL鏈接等無關(guān)內(nèi)容。文本完整性檢查：剔除過短（如僅含一兩個(gè)詞）或過長(zhǎng)（可能包含冗余信息）的文本，確保保留有實(shí)質(zhì)性內(nèi)容的文本。情緒顯著性篩選：根據(jù)關(guān)鍵詞、表情符號(hào)、情感詞匯、強(qiáng)烈語氣詞等特征，篩選出具有明顯情緒表達(dá)的文本。同時(shí)，考慮數(shù)據(jù)的多樣性，確保涵蓋不同情感類別（如喜悅、悲傷、憤怒、驚訝、恐懼、厭惡等）和強(qiáng)度，以及各類話題背景，以提高模型泛化能力。文本標(biāo)準(zhǔn)化：將所有文本轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的形式，如UTF-8，包括小寫轉(zhuǎn)換和去除停用詞。3．文本標(biāo)注規(guī)范清晰、統(tǒng)一地定義標(biāo)注任務(wù)中涉及的情感類別，這是確保標(biāo)注質(zhì)量的基礎(chǔ)。情感類別可以根據(jù)研究需求定制，常見的包括以下三種類別。基本情緒：喜、怒、哀、懼、愛、惡、驚等七種基本情緒。極性分類：正面、負(fù)面、中性三類情感極性。細(xì)粒度情緒標(biāo)簽：如滿意、失望、憤怒、焦慮、驚訝、喜歡、討厭等具體情緒狀態(tài)。制定詳細(xì)的標(biāo)注準(zhǔn)則，包括情感判斷依據(jù)、標(biāo)注方法、標(biāo)注格式等，確保標(biāo)注人員對(duì)各情感類別的理解和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)一致。準(zhǔn)則主要包含以下三方面內(nèi)容。情感判斷依據(jù)：強(qiáng)調(diào)基于文本內(nèi)容、語境、情感詞匯、語氣、情感觸發(fā)詞、上下文關(guān)聯(lián)等因素綜合判斷情緒類別。模糊情況處理：對(duì)于情感傾向不明顯、存在混合情緒、情感表達(dá)復(fù)雜或隱晦的文本，規(guī)定處理原則，如以主要情感為主、標(biāo)注最強(qiáng)烈情緒、標(biāo)注最能體現(xiàn)文本主旨的情緒等。標(biāo)注格式與約定：明確標(biāo)注標(biāo)簽的表示方式（如數(shù)字編碼、字符串標(biāo)簽等），以及標(biāo)注結(jié)果的存儲(chǔ)格式（如JSON、CSV等）。4．標(biāo)注工具選擇好的標(biāo)注工具可以提高標(biāo)注效率和準(zhǔn)確率，在選用文本標(biāo)注工具時(shí)，可以考慮以下幾點(diǎn)。用戶界面：評(píng)估工具的易用性、可視化效果、交互設(shè)計(jì)等。功能特性：關(guān)注是否支持情緒標(biāo)注、多標(biāo)簽標(biāo)注、關(guān)系標(biāo)注、序列標(biāo)注等需求。數(shù)據(jù)管理：考察數(shù)據(jù)導(dǎo)入/導(dǎo)出、版本控制、項(xiàng)目管理等功能。多人協(xié)作：評(píng)價(jià)工具的協(xié)作模式（如并行標(biāo)注、輪流標(biāo)注等）、沖突解決機(jī)制、權(quán)限管理等。定制化與擴(kuò)展性：評(píng)估工具是否支持自定義標(biāo)注模板、插件開發(fā)、API集成等高級(jí)功能。5．文本情緒標(biāo)注文本情緒標(biāo)注是流程中的核心環(huán)節(jié)。標(biāo)注人員需根據(jù)指南對(duì)文本進(jìn)行情緒分類，注意上下文信息和情緒表達(dá)的細(xì)微差別。同時(shí)，應(yīng)定期對(duì)標(biāo)注人員進(jìn)行培訓(xùn)，以應(yīng)對(duì)新出現(xiàn)的標(biāo)注挑戰(zhàn)。標(biāo)注文本情緒的具體步驟如下。登錄標(biāo)注工具：注冊(cè)、登錄標(biāo)注平臺(tái)，進(jìn)入指定的標(biāo)注項(xiàng)目。閱讀標(biāo)注指南：仔細(xì)研讀標(biāo)注規(guī)范、情感類別定義、標(biāo)注示例等內(nèi)容，確保理解無誤。進(jìn)行情緒標(biāo)注：按照標(biāo)注準(zhǔn)則，逐條對(duì)文本進(jìn)行情緒標(biāo)注，注意觀察文本細(xì)節(jié)，準(zhǔn)確捕捉情感線索。提交標(biāo)注結(jié)果：完成標(biāo)注后，按照規(guī)定格式保存并提交標(biāo)注結(jié)果，等待審核或進(jìn)一步6．標(biāo)注質(zhì)量控制確保標(biāo)注質(zhì)量是情緒識(shí)別標(biāo)注的關(guān)鍵，質(zhì)量控制的關(guān)鍵策略如下。交叉檢查：不同的標(biāo)注人員對(duì)相同的文本進(jìn)行標(biāo)注，然后比較結(jié)果。這樣可以發(fā)現(xiàn)不一致之處，并進(jìn)行糾正。標(biāo)注人員培訓(xùn)：提供定期的培訓(xùn)，確保標(biāo)注人員了解最新的標(biāo)注指南和最佳實(shí)踐。自動(dòng)化質(zhì)量檢查：使用自動(dòng)化工具來檢查標(biāo)注質(zhì)量，包括語法檢查、情緒類別的一致性檢查等。反饋機(jī)制：建立反饋機(jī)制，讓標(biāo)注人員能夠分享經(jīng)驗(yàn)，討論標(biāo)注過程中遇到的問題，并提出改進(jìn)建議。7．標(biāo)注結(jié)果評(píng)估在完成情緒標(biāo)注后，需要對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。評(píng)估的關(guān)鍵指標(biāo)如下。準(zhǔn)確率（Precision）：衡量標(biāo)注結(jié)果中正確標(biāo)注樣本的比例。召回率（Recall）：衡量所有實(shí)際為某一情感類別的樣本中被正確標(biāo)注的比例。

F1分?jǐn)?shù)（F1Score）：綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率，提供一個(gè)單一的評(píng)價(jià)指標(biāo)。混淆矩陣（ConfusionMatrix）：展示各類別間的預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽的對(duì)應(yīng)關(guān)系，直觀反映模型在各類別上的表現(xiàn)，包括真正例（TruePositive，TP）、假正例（FalsePositive，F(xiàn)P）、真反例（TrueNegative，TN）、假反例（FalseNegative，F(xiàn)N）。表4-5-1任務(wù)工單中文對(duì)話情緒識(shí)別標(biāo)注任務(wù)工單如表4-5-1所示。班級(jí)：組別：姓名：掌握程度：任務(wù)名稱中文對(duì)話情緒識(shí)別標(biāo)注任務(wù)目標(biāo)閱讀中文對(duì)話文本數(shù)據(jù)并進(jìn)行情緒分析，完成情緒識(shí)別的標(biāo)注標(biāo)注數(shù)據(jù)中文對(duì)話文本數(shù)據(jù)工具清單Anaconda、LabelStudio操作步驟步驟一：打開AnacondaPowershellPrompt終端，使用conda命令激活虛擬標(biāo)注環(huán)境，啟動(dòng)LabelStudio數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)步驟二：使用LabelStudio新建文本分類標(biāo)注項(xiàng)目，設(shè)置標(biāo)注標(biāo)簽，導(dǎo)入文本數(shù)據(jù)步驟三：對(duì)每條文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒識(shí)別標(biāo)注，檢查及修改標(biāo)注任務(wù)，完成所有中文對(duì)話的情緒識(shí)別標(biāo)注步驟四：查看標(biāo)注數(shù)據(jù)的結(jié)果，格式化并導(dǎo)出標(biāo)注結(jié)果考核標(biāo)準(zhǔn)1．LabelStudio標(biāo)注平臺(tái)的正確啟動(dòng)2．標(biāo)注項(xiàng)目模板的正確選擇及情緒標(biāo)簽的設(shè)置3．標(biāo)注結(jié)果的準(zhǔn)確性4.5.4文本數(shù)據(jù)標(biāo)注實(shí)戰(zhàn)步驟一啟動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)參照任務(wù)4.1.6LabelStudio標(biāo)注平臺(tái)環(huán)境預(yù)備，進(jìn)入LabelStudio數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)。condaactivatelabel-studiolabel-studiostart步驟二創(chuàng)建文本數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)（1）進(jìn)入數(shù)據(jù)標(biāo)注平臺(tái)后，創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)標(biāo)注項(xiàng)目，設(shè)置項(xiàng)目名稱為“中文對(duì)話情緒識(shí)別標(biāo)注”，項(xiàng)目描述“輸入一句中文對(duì)話的文本內(nèi)容，標(biāo)注出情緒狀態(tài)”，完成項(xiàng)目基本信息的設(shè)置。（2）在“DataImport”選項(xiàng)卡導(dǎo)入了1份文本數(shù)據(jù)。（3）在“LabelingSetup”選項(xiàng)卡的左邊標(biāo)注類型中選擇“NaturalLanguageProcessing”類型，然后在右邊出現(xiàn)的模板中選擇“TextClassification”選項(xiàng)，如圖4-5-2所示。步驟二創(chuàng)建文本數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)（4）選擇“TextClassification”模板后，進(jìn)入新的頁面，如圖4-5-3所示，單擊“Save”按鈕，完成中文對(duì)話情緒識(shí)別標(biāo)注任務(wù)的創(chuàng)建。如圖4-5-4所示，原數(shù)據(jù)文檔中的每一行文本數(shù)據(jù)設(shè)為一個(gè)標(biāo)注任務(wù)。步驟三具體標(biāo)注任務(wù)（1）在LabelStudio標(biāo)注平臺(tái)首頁選擇剛剛創(chuàng)建“中文對(duì)話情緒識(shí)別標(biāo)注”任務(wù)，單擊頁面右上角的“Settings”按鈕。進(jìn)入標(biāo)注設(shè)置頁面后，選擇“Labelinginterface”類別，根據(jù)實(shí)際任務(wù)進(jìn)行配置。在本次情緒識(shí)別標(biāo)注任務(wù)中，可將情緒分為“積極”“消極”“自然”三類，每類對(duì)應(yīng)一個(gè)中文標(biāo)簽。先清空標(biāo)簽框中的所有標(biāo)簽，然后在“Addchoices”框中輸入“積極”“消極”“自然”三個(gè)標(biāo)簽，單擊“Add”按鈕完成標(biāo)簽的添加，如圖4-5-5所示。最后單擊“Save”按鈕，保存對(duì)標(biāo)注標(biāo)簽的設(shè)置。步驟三具體標(biāo)注任務(wù)（2）回到數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)首面，可以看到一行文本被作為一個(gè)單獨(dú)的樣本，需要分別對(duì)每個(gè)樣本進(jìn)行標(biāo)注。單擊“LabelAllTasks”按鈕，對(duì)上傳的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，如圖4-5-6所示。步驟三具體標(biāo)注任務(wù)（3）進(jìn)入任務(wù)標(biāo)注界面，如圖4-5-7所示。觀察整個(gè)標(biāo)注界面，在文本的下方顯示設(shè)置的三個(gè)標(biāo)簽。在標(biāo)注前需要先分析數(shù)據(jù)是否滿足標(biāo)注的要求，如果數(shù)據(jù)本身存在缺失或者不符合標(biāo)簽的內(nèi)容，則可以直接單擊“Skip”按鈕進(jìn)入下一條數(shù)據(jù)。步驟三具體標(biāo)注任務(wù)（4）通過觀察這句話，如果發(fā)現(xiàn)文本表達(dá)的情緒是消極的，則可直接在“消極”前面的框中打勾，或者按快捷鍵2，完成對(duì)這句話情緒的標(biāo)注，如圖4-5-8所示。標(biāo)注完成后，單擊“Submit”按鈕提交。步驟三具體標(biāo)注任務(wù)（5）提交完成后會(huì)自動(dòng)跳轉(zhuǎn)到第二條文本數(shù)據(jù)，按照同樣的方法進(jìn)行標(biāo)注并提交，依次對(duì)所有文本進(jìn)行情緒識(shí)別標(biāo)注。（6）完成所有的數(shù)據(jù)標(biāo)注后，返回到標(biāo)注任務(wù)首頁，此時(shí)可以看到每個(gè)任務(wù)的標(biāo)注時(shí)間、標(biāo)簽數(shù)量及跳過的標(biāo)簽數(shù)量。標(biāo)注結(jié)果總覽如圖4-5-9所示，每行文本的總標(biāo)注數(shù)量為1，跳過的標(biāo)注數(shù)量為0。步驟四修改標(biāo)注任務(wù)（1）標(biāo)注過程完成后，檢查中