Мәтін негізінде эмоцияларды жіктеу

📝 Мәтін негізінде эмоцияларды жіктеу

📘 Есептің сипаттамасы

Мәтінге байланысты негізгі эмоцияны болжайтын жіктеу моделін құру қажет.

Әрбір мысал қысқа мәтін арқылы сипатталады және белгі (label) сәйкес эмоцияны білдіреді (мысалы: joy, anger, sadness, т.б.).

Бұл есеп көп класты жіктеу санатына жатады.

---

🔹 Сипаттамалар (features)

• text – хабарлама немесе мақаланың мәтіндік мазмұны

Мақсатты белгі:

• label – мәтінге байланысты эмоция (string)

---

📘 Кіріс файлдарының құрылымы

train.csv

Келесі бағандарды қамтиды:

• SampleID
• text
• label

Мысал:

SampleID	text	label
1	"I am so happy today!"	joy
2	"I feel really angry about this situation."	anger
3	"Feeling a bit sad after watching that movie."	sadness

test.csv

SampleID қоса алғанда, label-сыз дәл сол бағандарды қамтиды.

Мысал:

SampleID	text
101	"What a wonderful surprise!"
102	"I can't believe this happened."

---

📤 Жіберу

Шығыс файлы (submission.csv) дәл екі бағанды қамтуы керек:

• SampleID
• label – модель болжаған белгі

Мысал:

SampleID	label
101	joy
102	surprise

---

⚙️ Бағалау

Модельдерді бағалау Macro F1-score арқылы жүргізіледі:

мұндағы:

• = кластар саны
• 
• 

Соңғы ұпай 0–100 аралығына түрлендіріледі, осылайша үлкен F1 үлкен ұпайға әкеледі. Максималды ұпай үшін F1 0.9-дан үлкен немесе тең болуы керек.

---

📊 Дереккөз

Деректер жиынтығы Kaggle-дан алынған: Kaggle Emotion Dataset.