From f4d9cb15dcf81dfa1a88c53411e011bba41c15e6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 2509165005 <2509165005@student.edu.cn> Date: Sun, 5 Jul 2026 22:45:09 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=AE=8C=E6=88=90q3=5F3=E6=A0=87=E6=B3=A8?= =?UTF-8?q?=E8=B4=A8=E9=87=8F=E8=87=AA=E8=AF=84=E6=8A=A5=E5=91=8A=EF=BC=88?= =?UTF-8?q?200=E5=AD=97=EF=BC=89?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- q3/q3_3_质量自评.md | 9 +++++++++ 1 file changed, 9 insertions(+) diff --git a/q3/q3_3_质量自评.md b/q3/q3_3_质量自评.md index e69de29..8794384 100644 --- a/q3/q3_3_质量自评.md +++ b/q3/q3_3_质量自评.md @@ -0,0 +1,9 @@ +# 标注质量自评报告 +## 一、标注前准备 +标注前我制定了清晰的标注规范:以文本核心情感倾向为判定依据,“正面”标签适用于含正向评价(如“配送快、味道好”)的评论,“负面”标签适用于含负面评价(如“超时、口感差”)的评论,中性表述不影响核心情感判定。同时参考了8条已标注的外卖评论示例,熟悉标签判定边界,确保标注标准统一且可落地。 + +## 二、标注过程 +标注中遇到的核心困难是部分评论存在情感混合表述(如“配送慢但菜品新鲜”)。我通过“核心诉求优先”原则解决:聚焦用户主要评价点判定情感倾向;对2条不确定的标注内容,反复通读文本并标注关键评价词,结合“是否有推荐/吐槽倾向”辅助判定,确保标注逻辑一致。 + +## 三、标注后检查 +标注完成后,我先逐行核对5条评论的id、text、sentiment字段完整性,再将标注结果导出为JSON后重新导入系统,对比前后数据无差异;同时随机抽取3条评论二次标注,两次结果完全一致,确认标注无错误。 \ No newline at end of file