Классификация эмоций на основе текста

📝 Классификация эмоций на основе текста

📘 Описание задачи

Требуется построить модель классификации, которая предсказывает основную эмоцию, связанную с текстом.

Каждый пример характеризуется коротким текстом, а метка (label) представляет соответствующую эмоцию (например: joy, anger, sadness и т.д.).

Эта задача относится к категории многоклассовой классификации.

---

🔹 Характеристики (features)

• text – текстовое содержание сообщения или статьи

Целевая метка:

• label – эмоция, связанная с текстом (string)

---

📘 Структура входных файлов

train.csv

Содержит столбцы:

• SampleID
• text
• label

Пример:

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

Содержит те же столбцы без label, но включает SampleID.

Пример:

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

---

📤 Подача решения

Выходной файл (submission.csv) должен содержать ровно два столбца:

• SampleID
• label – метка, предсказанная моделью

Пример:

SampleID	label
101	joy
102	surprise

---

⚙️ Оценка

Оценка моделей будет проводиться с использованием Macro F1-score:

где:

• = количество классов
• 
• 

Итоговый балл будет преобразован в интервал 0–100, так что высокий F1 приведет к высокому баллу. Для максимального балла F1 должен быть больше или равен 0.9.

---

📊 Источник

Датасет взят с Kaggle: Kaggle Emotion Dataset.