情感数据的“标注者间一致性”（Inter-annotator Agreement）如何影响模型性能？热门官方

更新于2025/12/1 16:47:23

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回答：情感标注具有主观性（如“这句话是讽刺还是幽默”可能仁者见仁），标注者间一致性低（如Cohen’s κ<0.6）会导致训练数据噪声大，模型泛化能力差。提升一致性的方法包括：① 制定详细的情感标注指南（如明确“讽刺”的定义：“表面赞扬，实际否定”+示例）；② 进行标注者培训（通过试标注与反馈统一标准）；③ 采用多标注者投票（取多数意见作为标签）。研究表明，将κ从0.5提升至0.8，模型准确率可提升12%-16%。

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