{ "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 23, "text": "Примечательно, что Президент имеет полномочия объявить о роспуске парламента и проведении досрочных выборов.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 23, "text": "Примечательно, что Президент имеет полномочия объявить о роспуске парламента и проведении досрочных выборов." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Президент\", \"Target\": \"роспуску парламента и проведении досрочных выборов\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"полномочий объявить о\"}]", "sample": { "sent_id": 23, "text": "Примечательно, что Президент имеет полномочия объявить о роспуске парламента и проведении досрочных выборов.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПримечательно, что Президент имеет полномочия объявить о роспуске парламента и проведении досрочных выборов.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 363, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 24, "text": "Несмотря на то, что такой вариант является маловероятным, итальянские политологи рассматривают его в качестве возможного исхода ситуации.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "итальянские политологи" ], [ "58:80" ] ], "Target": [ [ "исхода ситуации" ], [ "121:136" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "возможно" ], [ "110:118" ] ] } ], "sent_id": 24, "text": "Несмотря на то, что такой вариант является маловероятным, итальянские политологи рассматривают его в качестве возможного исхода ситуации." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"итальянские политологи\", \"Target\": \"исхода ситуации\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"возможно\"}]", "sample": { "sent_id": 24, "text": "Несмотря на то, что такой вариант является маловероятным, итальянские политологи рассматривают его в качестве возможного исхода ситуации.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНесмотря на то, что такой вариант является маловероятным, итальянские политологи рассматривают его в качестве возможного исхода ситуации.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 26, "text": "Читайте также: Берлускони намерен в 2013 г. снова баллотироваться на пост премьер-министра Италии", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Берлускони" ], [ "15:25" ] ], "Target": [ [ "пост премьер-министра Италии" ], [ "69:97" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "2013 г." ], [ "36:43" ] ] } ], "sent_id": 26, "text": "Читайте также: Берлускони намерен в 2013 г. снова баллотироваться на пост премьер-министра Италии" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Берлускони\", \"Target\": \"пост премьер-министра Италии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"2013 г.\"}]", "sample": { "sent_id": 26, "text": "Читайте также: Берлускони намерен в 2013 г. снова баллотироваться на пост премьер-министра Италии", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЧитайте также: Берлускони намерен в 2013 г. снова баллотироваться на пост премьер-министра Италии<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 372, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 29, "text": "Отмечается, что документ был принят в 2006 г., и в соответствии с ним срок тюремного заключения бывшего итальянского премьера уменьшен с четырех лет до одного года.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 29, "text": "Отмечается, что документ был принят в 2006 г., и в соответствии с ним срок тюремного заключения бывшего итальянского премьера уменьшен с четырех лет до одного года." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временное ограничение\"}, {\"Source\": \"документ\", \"Target\": \"временное ограничение\", \"Polarity\": \"POS\", \"", "sample": { "sent_id": 29, "text": "Отмечается, что документ был принят в 2006 г., и в соответствии с ним срок тюремного заключения бывшего итальянского премьера уменьшен с четырех лет до одного года.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОтмечается, что документ был принят в 2006 г., и в соответствии с ним срок тюремного заключения бывшего итальянского премьера уменьшен с четырех лет до одного года.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 379, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 33, "text": "Отметим также, действующий секретарь левоцентристской Демократической партии Италии Пьер Луиджи Берсани станет кандидатом на пост премьер-министра страны.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 33, "text": "Отметим также, действующий секретарь левоцентристской Демократической партии Италии Пьер Луиджи Берсани станет кандидатом на пост премьер-министра страны." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Пьер Луиджи Берсани\", \"Target\": \"пост премьер-министра Италии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет избран\"}]", "sample": { "sent_id": 33, "text": "Отметим также, действующий секретарь левоцентристской Демократической партии Италии Пьер Луиджи Берсани станет кандидатом на пост премьер-министра страны.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОтметим также, действующий секретарь левоцентристской Демократической партии Италии Пьер Луиджи Берсани станет кандидатом на пост премьер-министра страны.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 38, "text": "По данным журнала Forbes, в марте 2011 г. состояние Берлускони оценивалось в 7,8 млрд долл.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 38, "text": "По данным журнала Forbes, в марте 2011 г. состояние Берлускони оценивалось в 7,8 млрд долл." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Журнал Forbes\", \"Target\": \"состояние Берлускони\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"7,8 млрд долл.\"}]", "sample": { "sent_id": 38, "text": "По данным журнала Forbes, в марте 2011 г. состояние Берлускони оценивалось в 7,8 млрд долл.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо данным журнала Forbes, в марте 2011 г. состояние Берлускони оценивалось в 7,8 млрд долл.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 40, "text": "Часть инициированных против него уголовных процессов закончились тюремными сроками, которые, впрочем, предприимчивый политик ни разу не отсидел.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "уголовных процессов" ], [ "33:52" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "политик" ], [ "117:124" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "тюремными сроками" ], [ "65:82" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "политик" ], [ "117:124" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Часть инициированных против него уголовных процессов" ], [ "0:52" ] ], "Target": [ [ "тюремными сроками" ], [ "65:82" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "ни разу не отсидел" ], [ "125:143" ] ] } ], "sent_id": 40, "text": "Часть инициированных против него уголовных процессов закончились тюремными сроками, которые, впрочем, предприимчивый политик ни разу не отсидел." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Часть инициированных против него уголовных процессов\", \"Target\": \"тюремными сроками\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"ни разу не отсидел\"}]", "sample": { "sent_id": 40, "text": "Часть инициированных против него уголовных процессов закончились тюремными сроками, которые, впрочем, предприимчивый политик ни разу не отсидел.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "уголовных процессов" ], [ "33:52" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "политик" ], [ "117:124" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "тюремными сроками" ], [ "65:82" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "политик" ], [ "117:124" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЧасть инициированных против него уголовных процессов закончились тюремными сроками, которые, впрочем, предприимчивый политик ни разу не отсидел.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 43, "text": "Как сообщает \"Интерфакс\" со ссылкой на пресс-службу МВД, это решение принял глава ведомства Рашид Нургалиев по поручению президента РФ Дмитрия Медведева.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 43, "text": "Как сообщает \"Интерфакс\" со ссылкой на пресс-службу МВД, это решение принял глава ведомства Рашид Нургалиев по поручению президента РФ Дмитрия Медведева." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"пресс-службу МВД\", \"Target\": \"решение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"принёс решение\"}, {\"Source\": \"Президент РФ Дмитрий Медведев\", \"Target\": \"принёс решение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"принёс решение\"}, {\"Source\": \"пресс-службу МВД\", \"Target\": \"Рашид Нургалиев\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"принёс решение\"}, {\"Source\": \"Президент РФ Дмитрий Медведев\", \"Target\": \"Рашид Нургалиев\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"принёс решение\"}, {\"Source\": \"пресс-службу МВД\", \"Target\": \"пресс-службу МВД\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"со ссылкой на\"}, {\"Source\": \"пресс-службу МВД\", \"Target\": \"пресс-службу МВД\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"со ссылкой на\"}, {\"Source\": \"пресс-службу МВД\", \"Target\": \"пресс-службу МВД\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"со ссылкой на\"}, {\"Source\": \"пресс-служ", "sample": { "sent_id": 43, "text": "Как сообщает \"Интерфакс\" со ссылкой на пресс-службу МВД, это решение принял глава ведомства Рашид Нургалиев по поручению президента РФ Дмитрия Медведева.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКак сообщает \"Интерфакс\" со ссылкой на пресс-службу МВД, это решение принял глава ведомства Рашид Нургалиев по поручению президента РФ Дмитрия Медведева.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 378, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 44, "text": "Отставки Гречмана потребовали томские журналисты после жестокого избиения их коллеги Константина Попова, совершенного милиционером.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "Отставки" ], [ "0:8" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "журналисты" ], [ "38:48" ] ], "Target": [ [ "Гречмана" ], [ "9:17" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "жестокого избиения" ], [ "55:73" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "милиционером" ], [ "118:130" ] ], "Target": [ [ "Константина Попова" ], [ "85:103" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "жестокого избиения" ], [ "55:73" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "милиционером" ], [ "118:130" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 44, "text": "Отставки Гречмана потребовали томские журналисты после жестокого избиения их коллеги Константина Попова, совершенного милиционером." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"томские журналисты\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"томские журналисты\"}, {\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"Константин Попов\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"Константин Попов\"}, {\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"м милиционером\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"м милиционером\"}, {\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"томские журналисты\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"томские журналисты\"}, {\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"томские журналисты\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"томские журналисты\"}, {\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"томские журналисты\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"томские журналисты\"}, {\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"томские журналисты\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"томские журналисты\"}, {\"Source\": \"томские журналисты\", \"Target\": \"томские журналисты\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"томские журналисты\"},", "sample": { "sent_id": 44, "text": "Отставки Гречмана потребовали томские журналисты после жестокого избиения их коллеги Константина Попова, совершенного милиционером.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "Отставки" ], [ "0:8" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "журналисты" ], [ "38:48" ] ], "Target": [ [ "Гречмана" ], [ "9:17" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "жестокого избиения" ], [ "55:73" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "милиционером" ], [ "118:130" ] ], "Target": [ [ "Константина Попова" ], [ "85:103" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "жестокого избиения" ], [ "55:73" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "милиционером" ], [ "118:130" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОтставки Гречмана потребовали томские журналисты после жестокого избиения их коллеги Константина Попова, совершенного милиционером.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 47, "text": "Ранее Митаеву были предъявлены обвинения в умышленном причинении тяжкого вреда здоровью и превышении должностных полномочий, но в с связи со смертью потерпевшего, он может быть обвинен в совершении еще более тяжкого преступления.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "умышленном причинении тяжкого вреда здоровью" ], [ "43:87" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "превышении должностных полномочий" ], [ "90:123" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "тяжкого преступления" ], [ "208:228" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "31:40" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинен" ], [ "177:184" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 47, "text": "Ранее Митаеву были предъявлены обвинения в умышленном причинении тяжкого вреда здоровью и превышении должностных полномочий, но в с связи со смертью потерпевшего, он может быть обвинен в совершении еще более тяжкого преступления." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Митаеву\", \"Target\": \"совершение еще более тяжкого преступления\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"уже более тяжкого преступления\"}]", "sample": { "sent_id": 47, "text": "Ранее Митаеву были предъявлены обвинения в умышленном причинении тяжкого вреда здоровью и превышении должностных полномочий, но в с связи со смертью потерпевшего, он может быть обвинен в совершении еще более тяжкого преступления.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "умышленном причинении тяжкого вреда здоровью" ], [ "43:87" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "превышении должностных полномочий" ], [ "90:123" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "тяжкого преступления" ], [ "208:228" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "31:40" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинен" ], [ "177:184" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Митаеву" ], [ "6:13" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРанее Митаеву были предъявлены обвинения в умышленном причинении тяжкого вреда здоровью и превышении должностных полномочий, но в с связи со смертью потерпевшего, он может быть обвинен в совершении еще более тяжкого преступления.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 387, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 49, "text": "Дилма Руссефф и Патриарх Кирилл 16 февраля 2016 года", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 49, "text": "Дилма Руссефф и Патриарх Кирилл 16 февраля 2016 года" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дилма Руссефф\", \"Target\": \"Патриарх Кирилл\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"16 февраля 2016 года\"}]", "sample": { "sent_id": 49, "text": "Дилма Руссефф и Патриарх Кирилл 16 февраля 2016 года", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nДилма Руссефф и Патриарх Кирилл 16 февраля 2016 года<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 50, "text": "Президент Бразилии Дилма Руссефф борется свою должность, в то время как Палата депутатов Национального конгресса в воскресенье, 17 апреля 2016 года, будет решать вопрос об её импичменте.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "импичменте" ], [ "175:185" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Палата депутатов Национального конгресса" ], [ "72:112" ] ], "Target": [ [ "Дилма Руссефф" ], [ "19:32" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 50, "text": "Президент Бразилии Дилма Руссефф борется свою должность, в то время как Палата депутатов Национального конгресса в воскресенье, 17 апреля 2016 года, будет решать вопрос об её импичменте." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дилма Руссефф\", \"Target\": \"импичменте\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"в борьбе своей должности\"}]", "sample": { "sent_id": 50, "text": "Президент Бразилии Дилма Руссефф борется свою должность, в то время как Палата депутатов Национального конгресса в воскресенье, 17 апреля 2016 года, будет решать вопрос об её импичменте.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "импичменте" ], [ "175:185" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Палата депутатов Национального конгресса" ], [ "72:112" ] ], "Target": [ [ "Дилма Руссефф" ], [ "19:32" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПрезидент Бразилии Дилма Руссефф борется свою должность, в то время как Палата депутатов Национального конгресса в воскресенье, 17 апреля 2016 года, будет решать вопрос об её импичменте.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 389, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 51, "text": "Оппозиция утверждает, что администрация Руссефф нарушила закон, перераспределяя средства из бюджета с целью обеспечить себе общественную поддержку несмотря на слабеющую экономику в преддверии президентских выборов 2014 года.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нарушила закон, перераспределяя средства из бюджета с целью обеспечить себе общественную поддержку" ], [ "48:146" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Оппозиция" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "Руссефф" ], [ "40:47" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "слабеющую экономику" ], [ "159:178" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Оппозиция" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "Руссефф" ], [ "40:47" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Оппозиция" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "распределяя средства из бюджета" ], [ "68:99" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "нарушила закон" ], [ "48:62" ] ] }, { "Source": [ [ "Оппозиция" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "с целью обеспечить себе общественную поддержку" ], [ "100:146" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "слабеющую экономику" ], [ "159:178" ] ] } ], "sent_id": 51, "text": "Оппозиция утверждает, что администрация Руссефф нарушила закон, перераспределяя средства из бюджета с целью обеспечить себе общественную поддержку несмотря на слабеющую экономику в преддверии президентских выборов 2014 года." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Оппозиция\", \"Target\": \"распределяя средства из бюджета\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"нарушила закон\"}, {\"Source\": \"Оппозиция\", \"Target\": \"с целью обеспечить себе общественную поддержку\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"слабеющую экономику\"}, {\"Source\": \"Оппозиция\", \"Target\": \"приблизительно 2014 года\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"президентских выборов\"}]", "sample": { "sent_id": 51, "text": "Оппозиция утверждает, что администрация Руссефф нарушила закон, перераспределяя средства из бюджета с целью обеспечить себе общественную поддержку несмотря на слабеющую экономику в преддверии президентских выборов 2014 года.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нарушила закон, перераспределяя средства из бюджета с целью обеспечить себе общественную поддержку" ], [ "48:146" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Оппозиция" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "Руссефф" ], [ "40:47" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "слабеющую экономику" ], [ "159:178" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Оппозиция" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "Руссефф" ], [ "40:47" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОппозиция утверждает, что администрация Руссефф нарушила закон, перераспределяя средства из бюджета с целью обеспечить себе общественную поддержку несмотря на слабеющую экономику в преддверии президентских выборов 2014 года.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 389, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 52, "text": "Накануне голосования в нижней палате Конгресса лидер страны, придерживающаяся левых взглядов, представила свою позицию в бразильской ежедневной газете Folha de Sao Paul.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "придерживающаяся" ], [ "61:77" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "лидер страны" ], [ "47:59" ] ], "Target": [ [ "левых взглядов" ], [ "78:92" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 52, "text": "Накануне голосования в нижней палате Конгресса лидер страны, придерживающаяся левых взглядов, представила свою позицию в бразильской ежедневной газете Folha de Sao Paul." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"лидер страны, придерживающаяся левых взглядов\", \"Target\": \"позицию\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"представляла свою позицию\"}, {\"Source\": \"лидер страны, придерживающаяся левых взглядов\", \"Target\": \"бразильской ежедневной газете Folha de Sao Paul\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"представляла свою позицию\"}]", "sample": { "sent_id": 52, "text": "Накануне голосования в нижней палате Конгресса лидер страны, придерживающаяся левых взглядов, представила свою позицию в бразильской ежедневной газете Folha de Sao Paul.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "придерживающаяся" ], [ "61:77" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "лидер страны" ], [ "47:59" ] ], "Target": [ [ "левых взглядов" ], [ "78:92" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНакануне голосования в нижней палате Конгресса лидер страны, придерживающаяся левых взглядов, представила свою позицию в бразильской ежедневной газете Folha de Sao Paul.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 53, "text": "В этой публикации утверждается, что президент стала жертвой «заговора коппрумпированных политиков», направленного против Бразилии, демократии и, в первую очередь, против граждан страны.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "коппрумпированных" ], [ "70:87" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "президент" ], [ "36:45" ] ], "Target": [ [ "политиков" ], [ "88:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заговора" ], [ "61:69" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "президент" ], [ "36:45" ] ], "Target": [ [ "политиков" ], [ "88:97" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "президент" ], [ "36:45" ] ], "Target": [ [ "заговора коппрумпированных политиков" ], [ "61:97" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "в первую очередь, против граждан страны" ], [ "145:184" ] ] }, { "Source": [ [ "президент" ], [ "36:45" ] ], "Target": [ [ "демократии" ], [ "131:141" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "против граждан страны" ], [ "163:184" ] ] } ], "sent_id": 53, "text": "В этой публикации утверждается, что президент стала жертвой «заговора коппрумпированных политиков», направленного против Бразилии, демократии и, в первую очередь, против граждан страны." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"президент\", \"Target\": \"заговора коппрумпированных политиков\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"в первую очередь, против граждан страны\"}, {\"Source\": \"президент\", \"Target\": \"демократии\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"против граждан страны\"}, {\"Source\": \"президент\", \"Target\": \"Бразилия\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"против граждан страны\"}]", "sample": { "sent_id": 53, "text": "В этой публикации утверждается, что президент стала жертвой «заговора коппрумпированных политиков», направленного против Бразилии, демократии и, в первую очередь, против граждан страны.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "коппрумпированных" ], [ "70:87" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "президент" ], [ "36:45" ] ], "Target": [ [ "политиков" ], [ "88:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заговора" ], [ "61:69" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "президент" ], [ "36:45" ] ], "Target": [ [ "политиков" ], [ "88:97" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ этой публикации утверждается, что президент стала жертвой «заговора коппрумпированных политиков», направленного против Бразилии, демократии и, в первую очередь, против граждан страны.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 379, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 56, "text": "Нынешний политический кризис в Бразилии угрожает дестабилизировать крупнейшую в Латинской Америке экономику, которая переживает рецессию, в то время как в стране идут приготовления к проведению летних Олимпийских игр в Рио-де-Жанейро в августе этого года.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "рецессию" ], [ "128:136" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Бразилии" ], [ "31:39" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "политический кризис" ], [ "9:28" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Бразилии" ], [ "31:39" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 56, "text": "Нынешний политический кризис в Бразилии угрожает дестабилизировать крупнейшую в Латинской Америке экономику, которая переживает рецессию, в то время как в стране идут приготовления к проведению летних Олимпийских игр в Рио-де-Жанейро в августе этого года." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"политический кризис в Бразилии\", \"Target\": \"дестабилизировать\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"опасен\"}, {\"Source\": \"экономика Бразилии\", \"Target\": \"рецессию\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"нарушение\"}, {\"Source\": \"политический кризис в Бразилии\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет\"}, {\"Source\": \"политический кризис в Бразилии\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет\"}, {\"Source\": \"политический кризис в Бразилии\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет\", \"Target\": \"прогноз\", \"Polarity\":", "sample": { "sent_id": 56, "text": "Нынешний политический кризис в Бразилии угрожает дестабилизировать крупнейшую в Латинской Америке экономику, которая переживает рецессию, в то время как в стране идут приготовления к проведению летних Олимпийских игр в Рио-де-Жанейро в августе этого года.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "рецессию" ], [ "128:136" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Бразилии" ], [ "31:39" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "политический кризис" ], [ "9:28" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Бразилии" ], [ "31:39" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНынешний политический кризис в Бразилии угрожает дестабилизировать крупнейшую в Латинской Америке экономику, которая переживает рецессию, в то время как в стране идут приготовления к проведению летних Олимпийских игр в Рио-де-Жанейро в августе этого года.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 394, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 58, "text": "Административный суд Кёльна снял с последнего альбома немецкой индастриал-метал группы Rammstein «Liebe ist für alle da» все ограничения на реализацию.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "снял", "ограничения на реализацию" ], [ "28:32", "125:150" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Административный суд Кёльна" ], [ "0:27" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "87:96" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 58, "text": "Административный суд Кёльна снял с последнего альбома немецкой индастриал-метал группы Rammstein «Liebe ist für alle da» все ограничения на реализацию." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Административно суд Кёльна\", \"Target\": \"последнего альбома немецкой индастриал-метал группы Rammstein «Liebe ist für alle da»\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"все ограничения на реализацию\"}]", "sample": { "sent_id": 58, "text": "Административный суд Кёльна снял с последнего альбома немецкой индастриал-метал группы Rammstein «Liebe ist für alle da» все ограничения на реализацию.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "снял", "ограничения на реализацию" ], [ "28:32", "125:150" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Административный суд Кёльна" ], [ "0:27" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "87:96" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nАдминистративный суд Кёльна снял с последнего альбома немецкой индастриал-метал группы Rammstein «Liebe ist für alle da» все ограничения на реализацию.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 59, "text": "Тилль Линдеманн с огнемётом на сцене.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Тилль Линдеманн" ], [ "0:15" ] ], "Target": [ [ "сцене" ], [ "31:36" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "с огнемётом на" ], [ "16:30" ] ] } ], "sent_id": 59, "text": "Тилль Линдеманн с огнемётом на сцене." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Тилль Линдеманн\", \"Target\": \"сцене\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"с огнемётом на\"}]", "sample": { "sent_id": 59, "text": "Тилль Линдеманн с огнемётом на сцене.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТилль Линдеманн с огнемётом на сцене.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 60, "text": "«Liebe ist für alle da» подвергся цензуре в ноябре 2009 года, когда Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ обложка диска была названа пропагандирующей садомазохизм.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "пропагандирующей" ], [ "140:156" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ" ], [ "68:112" ] ], "Target": [ [ "садомазохизм" ], [ "157:169" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ" ], [ "68:112" ] ], "Target": [ [ "обложка диска" ], [ "113:126" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "названа пропагандирующей садомазохизм" ], [ "132:169" ] ] } ], "sent_id": 60, "text": "«Liebe ist für alle da» подвергся цензуре в ноябре 2009 года, когда Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ обложка диска была названа пропагандирующей садомазохизм." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ\", \"Target\": \"обложка диска\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"названа пропагандирующей садомазохизм\"}]", "sample": { "sent_id": 60, "text": "«Liebe ist für alle da» подвергся цензуре в ноябре 2009 года, когда Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ обложка диска была названа пропагандирующей садомазохизм.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "пропагандирующей" ], [ "140:156" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ" ], [ "68:112" ] ], "Target": [ [ "садомазохизм" ], [ "157:169" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n«Liebe ist für alle da» подвергся цензуре в ноябре 2009 года, когда Немецким Федеральным Комитетом по Оценке СМИ обложка диска была названа пропагандирующей садомазохизм.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 389, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 61, "text": "Это связано с тем, что Комитет по Оценке СМИ решил опротестовать решение Кёльнского суда.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "опротестовать" ], [ "51:64" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Комитет по Оценке СМИ" ], [ "23:44" ] ], "Target": [ [ "Кёльнского суда" ], [ "73:88" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Комитет по Оценке СМИ" ], [ "23:44" ] ], "Target": [ [ "решение Кёльнского суда" ], [ "65:88" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "опротестовать решение" ], [ "51:72" ] ] } ], "sent_id": 61, "text": "Это связано с тем, что Комитет по Оценке СМИ решил опротестовать решение Кёльнского суда." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Комитет по Оценке СМИ\", \"Target\": \"решение Кёльнского суда\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"опротестовать решение\"}]", "sample": { "sent_id": 61, "text": "Это связано с тем, что Комитет по Оценке СМИ решил опротестовать решение Кёльнского суда.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "опротестовать" ], [ "51:64" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Комитет по Оценке СМИ" ], [ "23:44" ] ], "Target": [ [ "Кёльнского суда" ], [ "73:88" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЭто связано с тем, что Комитет по Оценке СМИ решил опротестовать решение Кёльнского суда.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 366, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 62, "text": "Кроме того, стоит отметить, что в феврале 2010 года Rammstein стали объектом жёсткой критики со стороны белорусских властей.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "жёсткой критики" ], [ "77:92" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "белорусских властей" ], [ "104:123" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "52:61" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 62, "text": "Кроме того, стоит отметить, что в феврале 2010 года Rammstein стали объектом жёсткой критики со стороны белорусских властей." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Белорусские власти\", \"Target\": \"Rammstein\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"жалобные действия\"}]", "sample": { "sent_id": 62, "text": "Кроме того, стоит отметить, что в феврале 2010 года Rammstein стали объектом жёсткой критики со стороны белорусских властей.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "жёсткой критики" ], [ "77:92" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "белорусских властей" ], [ "104:123" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "52:61" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКроме того, стоит отметить, что в феврале 2010 года Rammstein стали объектом жёсткой критики со стороны белорусских властей.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 374, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 63, "text": "Тогда в преддверии минского концерта группы Общественный совет по нравственности и Министерство культуры Белоруссии заподозрили немецких металлистов в пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма" ], [ "151:203" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Общественный совет по нравственности" ], [ "44:80" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заподозрили" ], [ "116:127" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Общественный совет по нравственности" ], [ "44:80" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма" ], [ "151:203" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Министерство культуры Белоруссии" ], [ "83:115" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заподозрили" ], [ "116:127" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Министерство культуры Белоруссии" ], [ "83:115" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 63, "text": "Тогда в преддверии минского концерта группы Общественный совет по нравственности и Министерство культуры Белоруссии заподозрили немецких металлистов в пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Немецкие металлисты\", \"Target\": \"пропаганда насилия, сексуальных извращений и нацизма\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"заподозрили\"}, {\"Source\": \"Министерство культуры Белоруссии\", \"Target\": \"Немецкие металлисты\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"заподозрили\"}, {\"Source\": \"Общественный совет по нравственности\", \"Target\": \"Немецкие металлисты\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"заподозрили\"}]", "sample": { "sent_id": 63, "text": "Тогда в преддверии минского концерта группы Общественный совет по нравственности и Министерство культуры Белоруссии заподозрили немецких металлистов в пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма" ], [ "151:203" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Общественный совет по нравственности" ], [ "44:80" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заподозрили" ], [ "116:127" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Общественный совет по нравственности" ], [ "44:80" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма" ], [ "151:203" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Министерство культуры Белоруссии" ], [ "83:115" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заподозрили" ], [ "116:127" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Министерство культуры Белоруссии" ], [ "83:115" ] ], "Target": [ [ "металлистов" ], [ "137:148" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТогда в преддверии минского концерта группы Общественный совет по нравственности и Министерство культуры Белоруссии заподозрили немецких металлистов в пропаганде насилия, сексуальных извращений и нацизма.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 380, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 64, "text": "Тем не менее раннее творчество Rammstein не вызывало столь критичного отношения со стороны государственных органов, несмотря на присутствие в нём темы сексуального насилия.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "не вызывало столь критичного отношения" ], [ "41:79" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "государственных органов" ], [ "91:114" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "31:40" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "сексуального насилия" ], [ "151:171" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "31:40" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 64, "text": "Тем не менее раннее творчество Rammstein не вызывало столь критичного отношения со стороны государственных органов, несмотря на присутствие в нём темы сексуального насилия." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Раммstein\", \"Target\": \"тем сексуального насилия\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не вызывало столь критичного отношения со стороны государственных органов\"}]", "sample": { "sent_id": 64, "text": "Тем не менее раннее творчество Rammstein не вызывало столь критичного отношения со стороны государственных органов, несмотря на присутствие в нём темы сексуального насилия.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "не вызывало столь критичного отношения" ], [ "41:79" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "государственных органов" ], [ "91:114" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "31:40" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "сексуального насилия" ], [ "151:171" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Rammstein" ], [ "31:40" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТем не менее раннее творчество Rammstein не вызывало столь критичного отношения со стороны государственных органов, несмотря на присутствие в нём темы сексуального насилия.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 374, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 65, "text": "Дизайнеру ИГИЛ предъявлены обвинения в Индии", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "27:36" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Индии" ], [ "39:44" ] ], "Target": [ [ "Дизайнеру ИГИЛ" ], [ "0:14" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 65, "text": "Дизайнеру ИГИЛ предъявлены обвинения в Индии" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"ИГИЛ\", \"Target\": \"Дизайнеру ИГИЛ\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"при предъявленных обвинениях\"}]", "sample": { "sent_id": 65, "text": "Дизайнеру ИГИЛ предъявлены обвинения в Индии", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "27:36" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Индии" ], [ "39:44" ] ], "Target": [ [ "Дизайнеру ИГИЛ" ], [ "0:14" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nДизайнеру ИГИЛ предъявлены обвинения в Индии<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 355, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 66, "text": "Национальное агентство расследований Индии предъявило обвинения гражданину страны Мохамеду Насеру, который подозревается в вербовке в группировку «Исламское государство» (ИГИЛ).", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "54:63" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозревается" ], [ "107:120" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "вербовке в группировку «Исламское государство»" ], [ "123:169" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "вербовке в" ], [ "123:133" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "147:168" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозревается" ], [ "107:120" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "147:168" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 66, "text": "Национальное агентство расследований Индии предъявило обвинения гражданину страны Мохамеду Насеру, который подозревается в вербовке в группировку «Исламское государство» (ИГИЛ)." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Национальное агентство расследований Индии\", \"Target\": \"Мохаммеду Насеру\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"вербовке в группировку «Исламское государство» (ИГИЛ)\"}]", "sample": { "sent_id": 66, "text": "Национальное агентство расследований Индии предъявило обвинения гражданину страны Мохамеду Насеру, который подозревается в вербовке в группировку «Исламское государство» (ИГИЛ).", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "54:63" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозревается" ], [ "107:120" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "вербовке в группировку «Исламское государство»" ], [ "123:169" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "вербовке в" ], [ "123:133" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Мохамеду Насеру" ], [ "82:97" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "147:168" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозревается" ], [ "107:120" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Национальное агентство расследований Индии" ], [ "0:42" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "147:168" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНациональное агентство расследований Индии предъявило обвинения гражданину страны Мохамеду Насеру, который подозревается в вербовке в группировку «Исламское государство» (ИГИЛ).<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 378, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 67, "text": "В 2014 году он переехал в Дубай, где работал веб-разработчиком.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 67, "text": "В 2014 году он переехал в Дубай, где работал веб-разработчиком." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"2014 год\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"2014 год\"}, {\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"Дубай\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"Дубай\"}, {\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"web-разработчиком\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"web-разработчиком\"}]", "sample": { "sent_id": 67, "text": "В 2014 году он переехал в Дубай, где работал веб-разработчиком.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ 2014 году он переехал в Дубай, где работал веб-разработчиком.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 69, "text": "Осенью 2015 года он по рекомендации вербовщика отправился в Сирию (по другим данным — в Ливию).", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 69, "text": "Осенью 2015 года он по рекомендации вербовщика отправился в Сирию (по другим данным — в Ливию)." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"не указан\", \"Target\": \"Осенью 2015 года\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"не указан\"}]", "sample": { "sent_id": 69, "text": "Осенью 2015 года он по рекомендации вербовщика отправился в Сирию (по другим данным — в Ливию).", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОсенью 2015 года он по рекомендации вербовщика отправился в Сирию (по другим данным — в Ливию).<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 372, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 70, "text": "Ключевым свидетелем против Насера стал его собственный отец, которому он открыто писал о своих намерениях.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "свидетелем против" ], [ "9:26" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "отец" ], [ "55:59" ] ], "Target": [ [ "Насера" ], [ "27:33" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 70, "text": "Ключевым свидетелем против Насера стал его собственный отец, которому он открыто писал о своих намерениях." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Насера\", \"Target\": \"своих намерениях\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"открытно писал о своих намерениях\"}]", "sample": { "sent_id": 70, "text": "Ключевым свидетелем против Насера стал его собственный отец, которому он открыто писал о своих намерениях.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "свидетелем против" ], [ "9:26" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "отец" ], [ "55:59" ] ], "Target": [ [ "Насера" ], [ "27:33" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКлючевым свидетелем против Насера стал его собственный отец, которому он открыто писал о своих намерениях.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 363, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 71, "text": "Кроме того, в качестве доказательств следователи использовали данные о его активности в социальных сетях, в том числе в мессенджерах Telegram и WhatsApp.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 71, "text": "Кроме того, в качестве доказательств следователи использовали данные о его активности в социальных сетях, в том числе в мессенджерах Telegram и WhatsApp." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"обвиняемый\", \"Target\": \"следователи\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"активности в социальных сетях\"}]", "sample": { "sent_id": 71, "text": "Кроме того, в качестве доказательств следователи использовали данные о его активности в социальных сетях, в том числе в мессенджерах Telegram и WhatsApp.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКроме того, в качестве доказательств следователи использовали данные о его активности в социальных сетях, в том числе в мессенджерах Telegram и WhatsApp.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 72, "text": "Насер стал вторым гражданином Индии, которому предъявили обвинения в намерении присоединиться к ИГИЛ.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "намерении присоединиться к ИГИЛ" ], [ "69:100" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Насер" ], [ "0:5" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "57:66" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Насер" ], [ "0:5" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "57:66" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "96:100" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Насер" ], [ "0:5" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "96:100" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "предъявили обвинения в намерении присоединиться к ИГИЛ" ], [ "46:100" ] ] } ], "sent_id": 72, "text": "Насер стал вторым гражданином Индии, которому предъявили обвинения в намерении присоединиться к ИГИЛ." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Насер\", \"Target\": \"ИГИЛ\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"предъявили обвинения в намерении присоединиться к ИГИЛ\"}]", "sample": { "sent_id": 72, "text": "Насер стал вторым гражданином Индии, которому предъявили обвинения в намерении присоединиться к ИГИЛ.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "намерении присоединиться к ИГИЛ" ], [ "69:100" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Насер" ], [ "0:5" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "57:66" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Насер" ], [ "0:5" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "57:66" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "96:100" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНасер стал вторым гражданином Индии, которому предъявили обвинения в намерении присоединиться к ИГИЛ.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 73, "text": "Группировка ИГИЛ ведёт свою историю с 2006 года и действует на территории Ирака и Сирии, также она пытается распространить свое влияние в Северной Африке.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "ИГИЛ" ], [ "12:16" ] ], "Target": [ [ "группировка" ], [ "0:11" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "ведёт свою историю с 2006 года и действует на территории Ирака и Сирии, также она пытается распространить свое влияние в Северной Африке." ], [ "17:154" ] ] } ], "sent_id": 73, "text": "Группировка ИГИЛ ведёт свою историю с 2006 года и действует на территории Ирака и Сирии, также она пытается распространить свое влияние в Северной Африке." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"ИГИЛ\", \"Target\": \"группировка\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"ведёт свою историю с 2006 года и действует на территории Ирака и Сирии, также она пытается распространить свое влияние в Северной Африке.\"}]", "sample": { "sent_id": 73, "text": "Группировка ИГИЛ ведёт свою историю с 2006 года и действует на территории Ирака и Сирии, также она пытается распространить свое влияние в Северной Африке.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nГруппировка ИГИЛ ведёт свою историю с 2006 года и действует на территории Ирака и Сирии, также она пытается распространить свое влияние в Северной Африке.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 378, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 74, "text": "В создании организации принимал активное участие Абу Мусаб аз-Заркауи, духовный лидер и ближайший соратник Усамы бен Ладена.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "ближайший соратник" ], [ "88:106" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Абу Мусаб аз-Заркауи" ], [ "49:69" ] ], "Target": [ [ "Усамы бен Ладена" ], [ "107:123" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "ближайший соратник" ], [ "88:106" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Усамы бен Ладена" ], [ "107:123" ] ], "Target": [ [ "Абу Мусаб аз-Заркауи" ], [ "49:69" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "духовный лидер" ], [ "71:85" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Усамы бен Ладена" ], [ "107:123" ] ], "Target": [ [ "Абу Мусаб аз-Заркауи" ], [ "49:69" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Абу Мусаб аз-Заркауи" ], [ "49:69" ] ], "Target": [ [ "духовный лидер и ближайший соратник Усамы бен Ладена" ], [ "71:123" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "активное участие" ], [ "32:48" ] ] } ], "sent_id": 74, "text": "В создании организации принимал активное участие Абу Мусаб аз-Заркауи, духовный лидер и ближайший соратник Усамы бен Ладена." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Абу Мусаб аз-Заркауи\", \"Target\": \"духовный лидер и ближайший соратник Усамы бен Ладена\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"активное участие\"}]", "sample": { "sent_id": 74, "text": "В создании организации принимал активное участие Абу Мусаб аз-Заркауи, духовный лидер и ближайший соратник Усамы бен Ладена.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "ближайший соратник" ], [ "88:106" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Абу Мусаб аз-Заркауи" ], [ "49:69" ] ], "Target": [ [ "Усамы бен Ладена" ], [ "107:123" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "ближайший соратник" ], [ "88:106" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Усамы бен Ладена" ], [ "107:123" ] ], "Target": [ [ "Абу Мусаб аз-Заркауи" ], [ "49:69" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "духовный лидер" ], [ "71:85" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Усамы бен Ладена" ], [ "107:123" ] ], "Target": [ [ "Абу Мусаб аз-Заркауи" ], [ "49:69" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ создании организации принимал активное участие Абу Мусаб аз-Заркауи, духовный лидер и ближайший соратник Усамы бен Ладена.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 371, "generated_len": [ 125 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 75, "text": "Штаб-квартира движения находится на территории Сирии в городе Эр-Ракка.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Штаб-квартира движения" ], [ "0:22" ] ], "Target": [ [ "Эр-Ракка" ], [ "62:70" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "территории Сирии" ], [ "36:52" ] ] } ], "sent_id": 75, "text": "Штаб-квартира движения находится на территории Сирии в городе Эр-Ракка." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Штаб-квартира движения\", \"Target\": \"Эр-Ракка\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"территории Сирии\"}]", "sample": { "sent_id": 75, "text": "Штаб-квартира движения находится на территории Сирии в городе Эр-Ракка.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nШтаб-квартира движения находится на территории Сирии в городе Эр-Ракка.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 77, "text": "По разным оценкам, контролируемая ИГИЛ территория достигает до 90 тысяч квадратных километров.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 77, "text": "По разным оценкам, контролируемая ИГИЛ территория достигает до 90 тысяч квадратных километров." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"ИГИЛ\", \"Target\": \"контроль\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"90 тысяч квадратных километров\"}]", "sample": { "sent_id": 77, "text": "По разным оценкам, контролируемая ИГИЛ территория достигает до 90 тысяч квадратных километров.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо разным оценкам, контролируемая ИГИЛ территория достигает до 90 тысяч квадратных километров.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 79, "text": "Внесённые в Государственную Думу России законопроекты № 1039101-6 «О внесении изменений в Уголовный кодекс Российской Федерации и Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» и № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» за авторством Председателя комитета госдумы по безопасности и противодействию коррупции Ирины Яровой и члена Совета Федерации Виктора Озерова были довольно быстро приняты депутатами от «Единой России».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "противодействия" ], [ "222:237" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Российской Федерации" ], [ "107:127" ] ], "Target": [ [ "терроризму" ], [ "238:248" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 79, "text": "Внесённые в Государственную Думу России законопроекты № 1039101-6 «О внесении изменений в Уголовный кодекс Российской Федерации и Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» и № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» за авторством Председателя комитета госдумы по безопасности и противодействию коррупции Ирины Яровой и члена Совета Федерации Виктора Озерова были довольно быстро приняты депутатами от «Единой России»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Ирина Яровая\", \"Target\": \"О внесении изменений в Уголовный кодекс Российской Федерации и Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"приняты депутатами от «Единой России»\"}, {\"Source\": \"Виктор Озеров\", \"Target\": \"О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"приняты депутатами от «Единой России»\"}]", "sample": { "sent_id": 79, "text": "Внесённые в Государственную Думу России законопроекты № 1039101-6 «О внесении изменений в Уголовный кодекс Российской Федерации и Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» и № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» за авторством Председателя комитета госдумы по безопасности и противодействию коррупции Ирины Яровой и члена Совета Федерации Виктора Озерова были довольно быстро приняты депутатами от «Единой России».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "противодействия" ], [ "222:237" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Российской Федерации" ], [ "107:127" ] ], "Target": [ [ "терроризму" ], [ "238:248" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВнесённые в Государственную Думу России законопроекты № 1039101-6 «О внесении изменений в Уголовный кодекс Российской Федерации и Уголовно-процессуальный кодекс Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» и № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности» за авторством Председателя комитета госдумы по безопасности и противодействию коррупции Ирины Яровой и члена Совета Федерации Виктора Озерова были довольно быстро приняты депутатами от «Единой России».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 474, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 80, "text": "Основной критике подвергся законопроект № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности», который внёс поправки в 22 федеральных закона, находящихся в сфере ведения других комитетов госдумы, которые, тем не менее, не были привлечены к разработке этого законопроекта[https://www.znak.com/2016-06-30/predstaviteli_rossiyskih_konfessiy_smucheny_strannostyu_formulirovok_paketa_yarovoy_ozerova «Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа — нет?»].", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "противодействия" ], [ "168:183" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Российской Федерации" ], [ "107:127" ] ], "Target": [ [ "терроризму" ], [ "184:194" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 80, "text": "Основной критике подвергся законопроект № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности», который внёс поправки в 22 федеральных закона, находящихся в сфере ведения других комитетов госдумы, которые, тем не менее, не были привлечены к разработке этого законопроекта[https://www.znak.com/2016-06-30/predstaviteli_rossiyskih_konfessiy_smucheny_strannostyu_formulirovok_paketa_yarovoy_ozerova «Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа — нет?»]." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"https://www.znak.com/2016-06-30/predstaviteli_rossiyskih_konfessiy_smucheny_strannostyu_formulir\", \"Target\": \"Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа нет?\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа нет?\"}, {\"Source\": \"https://www.znak.com/2016-06-30/predstaviteli_rossiyskih_konfessiy_smucheny_strannostyu_formulir\", \"Target\": \"Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа нет?\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа нет?\"}]", "sample": { "sent_id": 80, "text": "Основной критике подвергся законопроект № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности», который внёс поправки в 22 федеральных закона, находящихся в сфере ведения других комитетов госдумы, которые, тем не менее, не были привлечены к разработке этого законопроекта[https://www.znak.com/2016-06-30/predstaviteli_rossiyskih_konfessiy_smucheny_strannostyu_formulirovok_paketa_yarovoy_ozerova «Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа — нет?»].", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "противодействия" ], [ "168:183" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Российской Федерации" ], [ "107:127" ] ], "Target": [ [ "терроризму" ], [ "184:194" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОсновной критике подвергся законопроект № 1039149-6 «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в части установления дополнительных мер противодействия терроризму и обеспечения общественной безопасности», который внёс поправки в 22 федеральных закона, находящихся в сфере ведения других комитетов госдумы, которые, тем не менее, не были привлечены к разработке этого законопроекта[https://www.znak.com/2016-06-30/predstaviteli_rossiyskih_konfessiy_smucheny_strannostyu_formulirovok_paketa_yarovoy_ozerova «Проводить богослужение можно, а делать неверующих последователями Христа — нет?»].<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 499, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 82, "text": "При этом ни одна другая инициатива на сайте РОИ не набирала такое количество голосов за столь короткий срок — 50 000 голосов за 5 дней.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "РОИ" ], [ "44:47" ] ], "Target": [ [ "ни одна другая инициатива" ], [ "9:34" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "на сайте РОИ не набирала такое количество голосов за столь короткий срок" ], [ "35:107" ] ] }, { "Source": [ [ "РОИ" ], [ "44:47" ] ], "Target": [ [ "50 000 голосов за 5 дней" ], [ "110:134" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "50 000 голосов за 5 дней" ], [ "110:134" ] ] } ], "sent_id": 82, "text": "При этом ни одна другая инициатива на сайте РОИ не набирала такое количество голосов за столь короткий срок — 50 000 голосов за 5 дней." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"РОИ\", \"Target\": \"ни одна другая инициатива\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"на сайте РОИ не набирала такое количество голосов за столь короткий срок\"}, {\"Source\": \"РОИ\", \"Target\": \"50 000 голосов за 5 дней\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"50 000 голосов за 5 дней\"}]", "sample": { "sent_id": 82, "text": "При этом ни одна другая инициатива на сайте РОИ не набирала такое количество голосов за столь короткий срок — 50 000 голосов за 5 дней.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПри этом ни одна другая инициатива на сайте РОИ не набирала такое количество голосов за столь короткий срок — 50 000 голосов за 5 дней.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 382, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 83, "text": "Также руководитель некоммерческой организации «Общество защиты интернета» Леонид Волков подал в мэрию Москвы уведомление о проведении митинга 26 июля 2016 года против этого закона возле здания Роскомнадзора[http://www.mk.ru/moscow/2016/07/11/v-moskve-mozhet-proyti-miting-protiv-paketa-yarovoy.html В Москве может пройти митинг против «пакета Яровой».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "митинга" ], [ "134:141" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Леонид Волков" ], [ "74:87" ] ], "Target": [ [ "Роскомнадзора" ], [ "193:206" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 83, "text": "Также руководитель некоммерческой организации «Общество защиты интернета» Леонид Волков подал в мэрию Москвы уведомление о проведении митинга 26 июля 2016 года против этого закона возле здания Роскомнадзора[http://www.mk.ru/moscow/2016/07/11/v-moskve-mozhet-proyti-miting-protiv-paketa-yarovoy.html В Москве может пройти митинг против «пакета Яровой»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Леонид Волков\", \"Target\": \"против этого закона\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"против этого закона\"}, {\"Source\": \"Коммерческая организация «Общество защиты интернета»\", \"Target\": \"митинг 26 июля 2016 года\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"против этого закона\"}, {\"Source\": \"Коммерческая организация «Общество защиты интернета»\", \"Target\": \"Роскомнадзор\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"против этого закона\"}, {\"Source\": \"Коммерческая организация «Общество защиты интернета»\", \"Target\": \"Роскомнадзор\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"против этого закона\"}, {\"Source\": \"Коммерческая организация «Общество защиты интернета»\", \"Target\": \"Роскомнадзор\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"против этого закона\"}, {\"Source\": \"Коммерческая организация «Общество защиты интернета»\", \"Target\": \"Роскомнадзор\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"против этого закона\"}, {\"Source\": \"Коммерческая организация «Общество защиты интернета»", "sample": { "sent_id": 83, "text": "Также руководитель некоммерческой организации «Общество защиты интернета» Леонид Волков подал в мэрию Москвы уведомление о проведении митинга 26 июля 2016 года против этого закона возле здания Роскомнадзора[http://www.mk.ru/moscow/2016/07/11/v-moskve-mozhet-proyti-miting-protiv-paketa-yarovoy.html В Москве может пройти митинг против «пакета Яровой».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "митинга" ], [ "134:141" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Леонид Волков" ], [ "74:87" ] ], "Target": [ [ "Роскомнадзора" ], [ "193:206" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТакже руководитель некоммерческой организации «Общество защиты интернета» Леонид Волков подал в мэрию Москвы уведомление о проведении митинга 26 июля 2016 года против этого закона возле здания Роскомнадзора[http://www.mk.ru/moscow/2016/07/11/v-moskve-mozhet-proyti-miting-protiv-paketa-yarovoy.html В Москве может пройти митинг против «пакета Яровой».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 445, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 84, "text": "«Общество защиты интернета» планирует провести акцию около Роскомнадзора].", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "«Общество защиты интернета»" ], [ "0:27" ] ], "Target": [ [ "Роскомнадзор" ], [ "59:71" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "планирует провести акцию" ], [ "28:52" ] ] } ], "sent_id": 84, "text": "«Общество защиты интернета» планирует провести акцию около Роскомнадзора]." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"«Общество защиты интернета»\", \"Target\": \"Роскомнадзор\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"планирует провести акцию\"}]", "sample": { "sent_id": 84, "text": "«Общество защиты интернета» планирует провести акцию около Роскомнадзора].", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n«Общество защиты интернета» планирует провести акцию около Роскомнадзора].<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 359, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 85, "text": "Задержаны два молодых человека, которые угрожали президенту Аргентины", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угрожали" ], [ "40:48" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "два молодых человека" ], [ "10:30" ] ], "Target": [ [ "президенту Аргентины" ], [ "49:69" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 85, "text": "Задержаны два молодых человека, которые угрожали президенту Аргентины" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"молодые люди\", \"Target\": \"президент Аргентины\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"грозили\"}]", "sample": { "sent_id": 85, "text": "Задержаны два молодых человека, которые угрожали президенту Аргентины", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угрожали" ], [ "40:48" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "два молодых человека" ], [ "10:30" ] ], "Target": [ [ "президенту Аргентины" ], [ "49:69" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЗадержаны два молодых человека, которые угрожали президенту Аргентины<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 86, "text": "Ночью 31 июля 2016 года были задержаны два молодых человека, которые используя свои профили на Твитере, угрожали президенту Маурисио Макри, грозили взорвать метро и Розовый дом.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угрожали" ], [ "104:112" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "два молодых человека" ], [ "39:59" ] ], "Target": [ [ "Маурисио Макри" ], [ "124:138" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "взорвать метро и Розовый дом" ], [ "148:176" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "два молодых человека" ], [ "39:59" ] ], "Target": [ [ "Маурисио Макри" ], [ "124:138" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 86, "text": "Ночью 31 июля 2016 года были задержаны два молодых человека, которые используя свои профили на Твитере, угрожали президенту Маурисио Макри, грозили взорвать метро и Розовый дом." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Твиттер\", \"Target\": \"именно два молодых человека\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"грозили взорвать метро и Розовый дом\"}, {\"Source\": \"Президент Маурисио Макри\", \"Target\": \"именно два молодых человека\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"грозили взорвать метро и Розовый дом\"}]", "sample": { "sent_id": 86, "text": "Ночью 31 июля 2016 года были задержаны два молодых человека, которые используя свои профили на Твитере, угрожали президенту Маурисио Макри, грозили взорвать метро и Розовый дом.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угрожали" ], [ "104:112" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "два молодых человека" ], [ "39:59" ] ], "Target": [ [ "Маурисио Макри" ], [ "124:138" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "взорвать метро и Розовый дом" ], [ "148:176" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "два молодых человека" ], [ "39:59" ] ], "Target": [ [ "Маурисио Макри" ], [ "124:138" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНочью 31 июля 2016 года были задержаны два молодых человека, которые используя свои профили на Твитере, угрожали президенту Маурисио Макри, грозили взорвать метро и Розовый дом.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 393, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 87, "text": "Разговоры двух «Твитеров» заинтересовали спец службы Аргентины.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 87, "text": "Разговоры двух «Твитеров» заинтересовали спец службы Аргентины." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"специал службы Аргентины\", \"Target\": \"разговоры двух «Твитеров»\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"интересовали\"}]", "sample": { "sent_id": 87, "text": "Разговоры двух «Твитеров» заинтересовали спец службы Аргентины.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРазговоры двух «Твитеров» заинтересовали спец службы Аргентины.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 358, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 88, "text": "Двое неизвестных в своих 10 постах умудрились угрожать президенту и выставили фотографии с изображением взрывчатки .", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угрожать" ], [ "46:54" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Двое неизвестных" ], [ "0:16" ] ], "Target": [ [ "президенту" ], [ "55:65" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 88, "text": "Двое неизвестных в своих 10 постах умудрились угрожать президенту и выставили фотографии с изображением взрывчатки ." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Двое неизвестных\", \"Target\": \"президент\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"уменьшение доверия\"}, {\"Source\": \"Двое неизвестных\", \"Target\": \"взрывчатки\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"возможность террористической деятельности\"}]", "sample": { "sent_id": 88, "text": "Двое неизвестных в своих 10 постах умудрились угрожать президенту и выставили фотографии с изображением взрывчатки .", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угрожать" ], [ "46:54" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Двое неизвестных" ], [ "0:16" ] ], "Target": [ [ "президенту" ], [ "55:65" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nДвое неизвестных в своих 10 постах умудрились угрожать президенту и выставили фотографии с изображением взрывчатки .<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 89, "text": "Так же молодые люди выставили фотографии метрополитена ветки В станции Carlos Gardel и Розового дома (Дом правительства).", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 89, "text": "Так же молодые люди выставили фотографии метрополитена ветки В станции Carlos Gardel и Розового дома (Дом правительства)." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"молодые люди\", \"Target\": \"Метрополитен ветки В станции Carlos Gardel и Розового дома (Дом правительства)\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"выставили фотографии\"}]", "sample": { "sent_id": 89, "text": "Так же молодые люди выставили фотографии метрополитена ветки В станции Carlos Gardel и Розового дома (Дом правительства).", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТак же молодые люди выставили фотографии метрополитена ветки В станции Carlos Gardel и Розового дома (Дом правительства).<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 365, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 91, "text": "Мать одного из подозреваемых, Нора Донда рассказала СМИ, что ее сын и его друг, который живет поблизости с отцом и бабушкой, это обычные студенты, которые весь день учатся в университете и только по выходным сидят перед компьютерами.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "весь день учатся в университете" ], [ "155:186" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Нора Донда" ], [ "30:40" ] ], "Target": [ [ "студенты" ], [ "137:145" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозреваемых" ], [ "15:28" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "студенты" ], [ "137:145" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Мать одного из подозреваемых" ], [ "0:28" ] ], "Target": [ [ "сын" ], [ "64:67" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "это обычные студенты" ], [ "125:145" ] ] }, { "Source": [ [ "Мать одного из подозреваемых" ], [ "0:28" ] ], "Target": [ [ "друг" ], [ "74:78" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "который живет поблизости с отцом и бабушкой" ], [ "80:123" ] ] } ], "sent_id": 91, "text": "Мать одного из подозреваемых, Нора Донда рассказала СМИ, что ее сын и его друг, который живет поблизости с отцом и бабушкой, это обычные студенты, которые весь день учатся в университете и только по выходным сидят перед компьютерами." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Мать одного из подозреваемых\", \"Target\": \"Нора Донда\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"рассказал СМИ\"}, {\"Source\": \"Мать одного из подозреваемых\", \"Target\": \"сын\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"это обычные студенты\"}, {\"Source\": \"Мать одного из подозреваемых\", \"Target\": \"друг\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"который живет поблизости с отцом и бабушкой\"}, {\"Source\": \"Мать одного из подозреваемых\", \"Target\": \"дом\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"это обычные студенты, которые весь день учатся в университете\"}, {\"Source\": \"Мать одного из подозреваемых\", \"Target\": \"выходные\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"только по выходным сидят перед компьютерами\"}]", "sample": { "sent_id": 91, "text": "Мать одного из подозреваемых, Нора Донда рассказала СМИ, что ее сын и его друг, который живет поблизости с отцом и бабушкой, это обычные студенты, которые весь день учатся в университете и только по выходным сидят перед компьютерами.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "весь день учатся в университете" ], [ "155:186" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Нора Донда" ], [ "30:40" ] ], "Target": [ [ "студенты" ], [ "137:145" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозреваемых" ], [ "15:28" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "студенты" ], [ "137:145" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nМать одного из подозреваемых, Нора Донда рассказала СМИ, что ее сын и его друг, который живет поблизости с отцом и бабушкой, это обычные студенты, которые весь день учатся в университете и только по выходным сидят перед компьютерами.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 391, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 92, "text": "Так же она пожаловалась, что набежавшие в ее дом полицейские обращались с ними со всеми очень грубо, разбили и испортили много вещей, а все мобильные телефоны и компьютеры конфисковали.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "грубо" ], [ "94:99" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "полицейские" ], [ "49:60" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "пожаловалась" ], [ "11:23" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "полицейские" ], [ "49:60" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "разбили и испортили много вещей" ], [ "101:132" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "полицейские" ], [ "49:60" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 92, "text": "Так же она пожаловалась, что набежавшие в ее дом полицейские обращались с ними со всеми очень грубо, разбили и испортили много вещей, а все мобильные телефоны и компьютеры конфисковали." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"она\", \"Target\": \"набежавшие в ее дом полицейские\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"набежавшие в ее дом полицейские\"}, {\"Source\": \"она\", \"Target\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\"}, {\"Source\": \"она\", \"Target\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\"}, {\"Source\": \"она\", \"Target\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\"}, {\"Source\": \"она\", \"Target\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\"}, {\"Source\": \"она\", \"Target\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\"}, {\"Source\": \"она\", \"Target\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"все мобильные телефоны и компьютеры\"}, {\"Source\":", "sample": { "sent_id": 92, "text": "Так же она пожаловалась, что набежавшие в ее дом полицейские обращались с ними со всеми очень грубо, разбили и испортили много вещей, а все мобильные телефоны и компьютеры конфисковали.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "грубо" ], [ "94:99" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "полицейские" ], [ "49:60" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "пожаловалась" ], [ "11:23" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "полицейские" ], [ "49:60" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "разбили и испортили много вещей" ], [ "101:132" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "полицейские" ], [ "49:60" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТак же она пожаловалась, что набежавшие в ее дом полицейские обращались с ними со всеми очень грубо, разбили и испортили много вещей, а все мобильные телефоны и компьютеры конфисковали.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 386, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 93, "text": "В настоящий момент двое задержанных студента находятся на допросе.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "задержанных" ], [ "24:35" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "студента" ], [ "36:44" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 93, "text": "В настоящий момент двое задержанных студента находятся на допросе." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"двойное\", \"Target\": \"дозаряд\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"дозаряд\"}]", "sample": { "sent_id": 93, "text": "В настоящий момент двое задержанных студента находятся на допросе.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "задержанных" ], [ "24:35" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "студента" ], [ "36:44" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ настоящий момент двое задержанных студента находятся на допросе.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 94, "text": "В связи с Олимпийскими играми в соседней стране Бразилии, все секретные службы и службы полицейского управления Аргентины находятся в состоянии наивысшей готовности.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "В связи с Олимпийскими играми в соседней стране Бразилии" ], [ "0:56" ] ], "Target": [ [ "все секретные службы и службы полицейского управления Аргентины" ], [ "58:121" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "наивысшей готовности" ], [ "144:164" ] ] } ], "sent_id": 94, "text": "В связи с Олимпийскими играми в соседней стране Бразилии, все секретные службы и службы полицейского управления Аргентины находятся в состоянии наивысшей готовности." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"В связи с Олимпийскими играми в соседней стране Бразилии\", \"Target\": \"все секретные службы и службы полицейского управления Аргентины\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"наивысшей готовности\"}]", "sample": { "sent_id": 94, "text": "В связи с Олимпийскими играми в соседней стране Бразилии, все секретные службы и службы полицейского управления Аргентины находятся в состоянии наивысшей готовности.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ связи с Олимпийскими играми в соседней стране Бразилии, все секретные службы и службы полицейского управления Аргентины находятся в состоянии наивысшей готовности.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 95, "text": "И любые «шутки» на тему терроризма будут расцениваться, как угроза.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угроза" ], [ "60:66" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "терроризма" ], [ "24:34" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "терроризма" ], [ "24:34" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "шутки" ], [ "9:14" ] ] } ], "sent_id": 95, "text": "И любые «шутки» на тему терроризма будут расцениваться, как угроза." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"терроризма\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"шутки\"}]", "sample": { "sent_id": 95, "text": "И любые «шутки» на тему терроризма будут расцениваться, как угроза.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "угроза" ], [ "60:66" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "терроризма" ], [ "24:34" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nИ любые «шутки» на тему терроризма будут расцениваться, как угроза.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 96, "text": "В Турции арестована группа военных по подозрению в причастности к попытке переворота", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "причастности к попытке переворота" ], [ "51:84" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "военных" ], [ "27:34" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозрению" ], [ "38:48" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "военных" ], [ "27:34" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 96, "text": "В Турции арестована группа военных по подозрению в причастности к попытке переворота" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Турция\", \"Target\": \"группа военных\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"попытке переворота\"}]", "sample": { "sent_id": 96, "text": "В Турции арестована группа военных по подозрению в причастности к попытке переворота", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "причастности к попытке переворота" ], [ "51:84" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "военных" ], [ "27:34" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозрению" ], [ "38:48" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "военных" ], [ "27:34" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ Турции арестована группа военных по подозрению в причастности к попытке переворота<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 357, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 97, "text": "Власти подозревают их в нападении на отель, где в середине июля отдыхал президент Эрдоган.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нападении на отель" ], [ "24:42" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Эрдоган" ], [ "82:89" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 97, "text": "Власти подозревают их в нападении на отель, где в середине июля отдыхал президент Эрдоган." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Власти\", \"Target\": \"наступление на отель\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на отель\"}]", "sample": { "sent_id": 97, "text": "Власти подозревают их в нападении на отель, где в середине июля отдыхал президент Эрдоган.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нападении на отель" ], [ "24:42" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Эрдоган" ], [ "82:89" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВласти подозревают их в нападении на отель, где в середине июля отдыхал президент Эрдоган.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 366, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 98, "text": "Турецкие силовики в понедельник задержали 11 военнослужащих по подозрению в нападении на отель, где во время попытки переворота в середине июля находился президент Реджеп Тайип Эрдоган.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "подозрению" ], [ "63:73" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие силовики" ], [ "0:17" ] ], "Target": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытки переворота" ], [ "109:127" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие силовики" ], [ "0:17" ] ], "Target": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "нападении на отель" ], [ "76:94" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие силовики" ], [ "0:17" ] ], "Target": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "нападении на отель" ], [ "76:94" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ], "Target": [ [ "Реджеп Тайип Эрдоган" ], [ "164:184" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 98, "text": "Турецкие силовики в понедельник задержали 11 военнослужащих по подозрению в нападении на отель, где во время попытки переворота в середине июля находился президент Реджеп Тайип Эрдоган." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Турецкие силовики\", \"Target\": \"наступление на отель\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на отель\"}, {\"Source\": \"Турецкие силовики\", \"Target\": \"Реджеп Тайип Эрдоган\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на отель\"}, {\"Source\": \"Турецкие силовики\", \"Target\": \"терроризм\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на отель\"}, {\"Source\": \"Турецкие силовики\", \"Target\": \"терроризм\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на отель\"}, {\"Source\": \"Турецкие силовики\", \"Target\": \"терроризм\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на отель\"}, {\"Source\": \"Турецкие силовики\", \"Target\": \"терроризм\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на отель\"}, {\"Source\": \"Турецкие силовики\", \"Target\": \"терроризм\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"наступление на от", "sample": { "sent_id": 98, "text": "Турецкие силовики в понедельник задержали 11 военнослужащих по подозрению в нападении на отель, где во время попытки переворота в середине июля находился президент Реджеп Тайип Эрдоган.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "подозрению" ], [ "63:73" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие силовики" ], [ "0:17" ] ], "Target": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытки переворота" ], [ "109:127" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие силовики" ], [ "0:17" ] ], "Target": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "нападении на отель" ], [ "76:94" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие силовики" ], [ "0:17" ] ], "Target": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "нападении на отель" ], [ "76:94" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "военнослужащих" ], [ "45:59" ] ], "Target": [ [ "Реджеп Тайип Эрдоган" ], [ "164:184" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТурецкие силовики в понедельник задержали 11 военнослужащих по подозрению в нападении на отель, где во время попытки переворота в середине июля находился президент Реджеп Тайип Эрдоган.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 384, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 99, "text": "Им предшествовали аресты нескольких других солдат, обвиняемых в попытке сместить Эрдогана.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "аресты" ], [ "18:24" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "солдат" ], [ "43:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытке сместить Эрдогана" ], [ "64:89" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "солдат" ], [ "43:49" ] ], "Target": [ [ "Эрдогана" ], [ "81:89" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвиняемых" ], [ "51:61" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Эрдогана" ], [ "81:89" ] ], "Target": [ [ "солдат" ], [ "43:49" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 99, "text": "Им предшествовали аресты нескольких других солдат, обвиняемых в попытке сместить Эрдогана." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"сместить Эрдогана\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"преступление\"}]", "sample": { "sent_id": 99, "text": "Им предшествовали аресты нескольких других солдат, обвиняемых в попытке сместить Эрдогана.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "аресты" ], [ "18:24" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "солдат" ], [ "43:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытке сместить Эрдогана" ], [ "64:89" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "солдат" ], [ "43:49" ] ], "Target": [ [ "Эрдогана" ], [ "81:89" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвиняемых" ], [ "51:61" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Эрдогана" ], [ "81:89" ] ], "Target": [ [ "солдат" ], [ "43:49" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nИм предшествовали аресты нескольких других солдат, обвиняемых в попытке сместить Эрдогана.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 100, "text": "В воскресенье правительство уволило около 1400 военных, включая высшего военного советника Эрдогана.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "уволило" ], [ "28:35" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "правительство" ], [ "14:27" ] ], "Target": [ [ "военных" ], [ "47:54" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "уволило" ], [ "28:35" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "правительство" ], [ "14:27" ] ], "Target": [ [ "высшего военного советника Эрдогана" ], [ "64:99" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 100, "text": "В воскресенье правительство уволило около 1400 военных, включая высшего военного советника Эрдогана." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"генеральное руководство\", \"Target\": \"около 1400 военных\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"около 1400 военных\"}, {\"Source\": \"генеральное руководство\", \"Target\": \"высшего военного советника Эрдогана\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"высшего военного советника Эрдогана\"}]", "sample": { "sent_id": 100, "text": "В воскресенье правительство уволило около 1400 военных, включая высшего военного советника Эрдогана.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "уволило" ], [ "28:35" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "правительство" ], [ "14:27" ] ], "Target": [ [ "военных" ], [ "47:54" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "уволило" ], [ "28:35" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "правительство" ], [ "14:27" ] ], "Target": [ [ "высшего военного советника Эрдогана" ], [ "64:99" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ воскресенье правительство уволило около 1400 военных, включая высшего военного советника Эрдогана.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 365, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 101, "text": "Президент также назначил гражданское руководство вооруженных сил страны.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Президент" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "гражданское руководство вооруженных сил страны" ], [ "25:71" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "назначил" ], [ "16:24" ] ] } ], "sent_id": 101, "text": "Президент также назначил гражданское руководство вооруженных сил страны." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Президент\", \"Target\": \"гражданское руководство вооруженных сил страны\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"назначил\"}]", "sample": { "sent_id": 101, "text": "Президент также назначил гражданское руководство вооруженных сил страны.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПрезидент также назначил гражданское руководство вооруженных сил страны.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 353, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 102, "text": "Более 50 тысяч турецких граждан потеряли работу в связи с попыткой переворота, в организации которого правительство обвинило исламского проповедника Фетхуллу Гюлена.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинило" ], [ "116:124" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "правительство" ], [ "102:115" ] ], "Target": [ [ "Фетхуллу Гюлена" ], [ "149:164" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 102, "text": "Более 50 тысяч турецких граждан потеряли работу в связи с попыткой переворота, в организации которого правительство обвинило исламского проповедника Фетхуллу Гюлена." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"терроризм\", \"Target\": \"сотрудничество правительства и исламского проповедника\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"сотрудничество правительства и исламского проповедника\"}, {\"Source\": \"терроризм\", \"Target\": \"сотрудничество правительства и исламского проповедника\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"сотрудничество правительства и исламского проповедника\"}]", "sample": { "sent_id": 102, "text": "Более 50 тысяч турецких граждан потеряли работу в связи с попыткой переворота, в организации которого правительство обвинило исламского проповедника Фетхуллу Гюлена.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинило" ], [ "116:124" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "правительство" ], [ "102:115" ] ], "Target": [ [ "Фетхуллу Гюлена" ], [ "149:164" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nБолее 50 тысяч турецких граждан потеряли работу в связи с попыткой переворота, в организации которого правительство обвинило исламского проповедника Фетхуллу Гюлена.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 103, "text": "Гюлен является оппонентом Эрдогана, который около 20 лет проживает в США и отрицает свою причастность к бунту.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "оппонентом" ], [ "15:25" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Гюлен" ], [ "0:5" ] ], "Target": [ [ "Эрдогана" ], [ "26:34" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "оппонентом" ], [ "15:25" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Эрдогана" ], [ "26:34" ] ], "Target": [ [ "Гюлен" ], [ "0:5" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Гюлен" ], [ "0:5" ] ], "Target": [ [ "Эрдоган" ], [ "26:33" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "оппонент" ], [ "15:23" ] ] }, { "Source": [ [ "Эрдоган" ], [ "26:33" ] ], "Target": [ [ "США" ], [ "69:72" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "около 20 лет проживает" ], [ "44:66" ] ] }, { "Source": [ [ "Эрдоган" ], [ "26:33" ] ], "Target": [ [ "бунту" ], [ "104:109" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ " отрицает свою причастность к" ], [ "74:103" ] ] } ], "sent_id": 103, "text": "Гюлен является оппонентом Эрдогана, который около 20 лет проживает в США и отрицает свою причастность к бунту." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Гюлен\", \"Target\": \"Эрдоган\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"оппонент\"}, {\"Source\": \"Эрдоган\", \"Target\": \"США\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"около 20 лет проживает\"}, {\"Source\": \"Эрдоган\", \"Target\": \"бунту\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \" отрицает свою причастность к\"}]", "sample": { "sent_id": 103, "text": "Гюлен является оппонентом Эрдогана, который около 20 лет проживает в США и отрицает свою причастность к бунту.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "оппонентом" ], [ "15:25" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Гюлен" ], [ "0:5" ] ], "Target": [ [ "Эрдогана" ], [ "26:34" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "оппонентом" ], [ "15:25" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Эрдогана" ], [ "26:34" ] ], "Target": [ [ "Гюлен" ], [ "0:5" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nГюлен является оппонентом Эрдогана, который около 20 лет проживает в США и отрицает свою причастность к бунту.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 104, "text": "Турция потребовала, чтобы США экстрадировали 75-летнего Гюлена, и направила американским властям документы, якобы указывающие на его причастность к перевороту.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "потребовала" ], [ "7:18" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турция" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "Гюлена" ], [ "56:62" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "экстрадировали" ], [ "30:44" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Гюлена" ], [ "56:62" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 104, "text": "Турция потребовала, чтобы США экстрадировали 75-летнего Гюлена, и направила американским властям документы, якобы указывающие на его причастность к перевороту." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"США\", \"Target\": \"экстрадировать 75-летнего Гюлена\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"причастность к перевороту\"}, {\"Source\": \"Турция\", \"Target\": \"США\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"экстрадировать 75-летнего Гюлена\"}]", "sample": { "sent_id": 104, "text": "Турция потребовала, чтобы США экстрадировали 75-летнего Гюлена, и направила американским властям документы, якобы указывающие на его причастность к перевороту.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "потребовала" ], [ "7:18" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турция" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "Гюлена" ], [ "56:62" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "экстрадировали" ], [ "30:44" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Гюлена" ], [ "56:62" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТурция потребовала, чтобы США экстрадировали 75-летнего Гюлена, и направила американским властям документы, якобы указывающие на его причастность к перевороту.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 380, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 105, "text": "Глава Объединенного комитета начальников штабов ВС США генерал Джозеф Данфорд в понедельник прибывает в Турцию в рамках поездки по оценке ситуации в борьбе с группировкой «Исламское государство».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "борьбе" ], [ "149:155" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Джозеф Данфорд" ], [ "63:77" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "172:193" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Глава Объединенного комитета начальников штабов ВС США генерал Джозеф Данфорд" ], [ "0:77" ] ], "Target": [ [ "в рамках поездки по оценке ситуации в борьбе с группировкой «Исламское государство»" ], [ "111:194" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "в рамках поездки по оценке" ], [ "111:137" ] ] } ], "sent_id": 105, "text": "Глава Объединенного комитета начальников штабов ВС США генерал Джозеф Данфорд в понедельник прибывает в Турцию в рамках поездки по оценке ситуации в борьбе с группировкой «Исламское государство»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Глава Объединенного комитета начальников штабов ВС США генерал Джозеф Данфорд\", \"Target\": \"турция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"прибыв в\"}, {\"Source\": \"Глава Объединенного комитета начальников штабов ВС США генерал Джозеф Данфорд\", \"Target\": \"в рамках поездки по оценке ситуации в борьбе с группировкой «Исламское государство»\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в рамках поездки по оценке\"}]", "sample": { "sent_id": 105, "text": "Глава Объединенного комитета начальников штабов ВС США генерал Джозеф Данфорд в понедельник прибывает в Турцию в рамках поездки по оценке ситуации в борьбе с группировкой «Исламское государство».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "борьбе" ], [ "149:155" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Джозеф Данфорд" ], [ "63:77" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "172:193" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nГлава Объединенного комитета начальников штабов ВС США генерал Джозеф Данфорд в понедельник прибывает в Турцию в рамках поездки по оценке ситуации в борьбе с группировкой «Исламское государство».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 378, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 106, "text": "Возглавляемая США коалиция, наносящая удары по боевикам, около года назад получила от Эрдогана разрешение на использование авиабазы «Инджирлик» на юге Турции.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "удары" ], [ "38:43" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "США" ], [ "14:17" ] ], "Target": [ [ "боевикам" ], [ "47:55" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "США" ], [ "14:17" ] ], "Target": [ [ "авиабазы «Инджирлик»" ], [ "123:143" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "решение на использование авиабазы" ], [ "98:131" ] ] } ], "sent_id": 106, "text": "Возглавляемая США коалиция, наносящая удары по боевикам, около года назад получила от Эрдогана разрешение на использование авиабазы «Инджирлик» на юге Турции." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"США\", \"Target\": \"авиабазы «Инджирлик»\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"решение на использование авиабазы\"}]", "sample": { "sent_id": 106, "text": "Возглавляемая США коалиция, наносящая удары по боевикам, около года назад получила от Эрдогана разрешение на использование авиабазы «Инджирлик» на юге Турции.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "удары" ], [ "38:43" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "США" ], [ "14:17" ] ], "Target": [ [ "боевикам" ], [ "47:55" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВозглавляемая США коалиция, наносящая удары по боевикам, около года назад получила от Эрдогана разрешение на использование авиабазы «Инджирлик» на юге Турции.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 385, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 107, "text": "Турецкие власти в понедельник вызвали временного поверенного в делах Германии, после того как германский суд не разрешил транслировать обращение Эрдогана к участникам митинга в Кельне в воскресенье, собравшего десятки тысяч его сторонников.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "не разрешил транслировать" ], [ "109:134" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "германский суд" ], [ "94:108" ] ], "Target": [ [ "Эрдогана" ], [ "145:153" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "вызвали временного поверенного в делах" ], [ "30:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие власти" ], [ "0:15" ] ], "Target": [ [ "германский суд" ], [ "94:108" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Турецкие власти" ], [ "0:15" ] ], "Target": [ [ "временного поверенного в делах Германии" ], [ "38:77" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "не разрешил транслировать обращение Эрдогана" ], [ "109:153" ] ] } ], "sent_id": 107, "text": "Турецкие власти в понедельник вызвали временного поверенного в делах Германии, после того как германский суд не разрешил транслировать обращение Эрдогана к участникам митинга в Кельне в воскресенье, собравшего десятки тысяч его сторонников." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Турецкие власти\", \"Target\": \"временного поверенного в делах Германии\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не разрешил транслировать обращение Эрдогана\"}, {\"Source\": \"Германия\", \"Target\": \"трансляцию обращения Эрдогана\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не разрешил транслировать\"}]", "sample": { "sent_id": 107, "text": "Турецкие власти в понедельник вызвали временного поверенного в делах Германии, после того как германский суд не разрешил транслировать обращение Эрдогана к участникам митинга в Кельне в воскресенье, собравшего десятки тысяч его сторонников.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "не разрешил транслировать" ], [ "109:134" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "германский суд" ], [ "94:108" ] ], "Target": [ [ "Эрдогана" ], [ "145:153" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "вызвали временного поверенного в делах" ], [ "30:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Турецкие власти" ], [ "0:15" ] ], "Target": [ [ "германский суд" ], [ "94:108" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТурецкие власти в понедельник вызвали временного поверенного в делах Германии, после того как германский суд не разрешил транслировать обращение Эрдогана к участникам митинга в Кельне в воскресенье, собравшего десятки тысяч его сторонников.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 389, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 108, "text": "Американец из Северной Каролины обвиняется в оказании помощи ИГИЛ", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "помощи" ], [ "54:60" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Американец" ], [ "0:10" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "61:65" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "оказании помощи ИГИЛ" ], [ "45:65" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Американец" ], [ "0:10" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвиняется" ], [ "32:42" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Американец" ], [ "0:10" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Американец из Северной Каролины" ], [ "0:31" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "61:65" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "оказании помощи" ], [ "45:60" ] ] } ], "sent_id": 108, "text": "Американец из Северной Каролины обвиняется в оказании помощи ИГИЛ" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Американец из Северной Каролины\", \"Target\": \"ИГИЛ\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"оказании помощи\"}]", "sample": { "sent_id": 108, "text": "Американец из Северной Каролины обвиняется в оказании помощи ИГИЛ", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "помощи" ], [ "54:60" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Американец" ], [ "0:10" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "61:65" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "оказании помощи ИГИЛ" ], [ "45:65" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Американец" ], [ "0:10" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвиняется" ], [ "32:42" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Американец" ], [ "0:10" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nАмериканец из Северной Каролины обвиняется в оказании помощи ИГИЛ<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 359, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 109, "text": "Как сообщило министерство юстиции США, американец из штата Северная Каролина был арестован в четверг по обвинению в заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации «Исламское государство».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "арестован" ], [ "81:90" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "министерство юстиции США" ], [ "13:37" ] ], "Target": [ [ "американец" ], [ "39:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации" ], [ "116:193" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "министерство юстиции США" ], [ "13:37" ] ], "Target": [ [ "американец" ], [ "39:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "поддержки" ], [ "155:164" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "американец" ], [ "39:49" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "195:216" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "террористической" ], [ "165:181" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "195:216" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "министерство юстиции США" ], [ "13:37" ] ], "Target": [ [ "американец из штата Северная Каролина" ], [ "39:76" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации «Исламское государство»" ], [ "116:217" ] ] }, { "Source": [ [ "министерство юстиции США" ], [ "13:37" ] ], "Target": [ [ "США" ], [ "34:37" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "сообщило" ], [ "4:12" ] ] } ], "sent_id": 109, "text": "Как сообщило министерство юстиции США, американец из штата Северная Каролина был арестован в четверг по обвинению в заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации «Исламское государство»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"министерство юстиции США\", \"Target\": \"американец из штата Северная Каролина\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации «Исламское государство»\"}, {\"Source\": \"министерство юстиции США\", \"Target\": \"США\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"сообщило\"}]", "sample": { "sent_id": 109, "text": "Как сообщило министерство юстиции США, американец из штата Северная Каролина был арестован в четверг по обвинению в заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации «Исламское государство».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "арестован" ], [ "81:90" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "министерство юстиции США" ], [ "13:37" ] ], "Target": [ [ "американец" ], [ "39:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации" ], [ "116:193" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "министерство юстиции США" ], [ "13:37" ] ], "Target": [ [ "американец" ], [ "39:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "поддержки" ], [ "155:164" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "американец" ], [ "39:49" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "195:216" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "террористической" ], [ "165:181" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Исламское государство" ], [ "195:216" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКак сообщило министерство юстиции США, американец из штата Северная Каролина был арестован в четверг по обвинению в заговоре с целью оказания материальной поддержки террористической организации «Исламское государство».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 378, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 110, "text": "36-летний Эрик Хендрикс обвиняется в попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов в Соединенных Штатах от имени ИГИЛ.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов" ], [ "37:96" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "99:117" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "127:131" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов" ], [ "37:96" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "99:117" ] ], "Target": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвиняется" ], [ "24:34" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "99:117" ] ], "Target": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "от имени" ], [ "118:126" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "127:131" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов" ], [ "37:96" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 110, "text": "36-летний Эрик Хендрикс обвиняется в попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов в Соединенных Штатах от имени ИГИЛ." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Эрик Хендрикс\", \"Target\": \"в попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов в Соединенных Штатах от имени ИГИЛ\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"возможность вербовки\"}]", "sample": { "sent_id": 110, "text": "36-летний Эрик Хендрикс обвиняется в попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов в Соединенных Штатах от имени ИГИЛ.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов" ], [ "37:96" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "99:117" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "127:131" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов" ], [ "37:96" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "99:117" ] ], "Target": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "обвиняется" ], [ "24:34" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "99:117" ] ], "Target": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "от имени" ], [ "118:126" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ], "Target": [ [ "ИГИЛ" ], [ "127:131" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов" ], [ "37:96" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Эрик Хендрикс" ], [ "10:23" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n36-летний Эрик Хендрикс обвиняется в попытке вербовки людей для подготовки и проведения терактов в Соединенных Штатах от имени ИГИЛ.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 375, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 111, "text": "По данным следствия, в 2015 году Хендрикс связался через социальные сети с конфиденциальным осведомителем, сообщив, что «ему нужны люди», и что он «хотел бы, чтобы братья тренировались вместе».", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "социальные сети" ], [ "57:72" ] ], "Target": [ [ "братья" ], [ "164:170" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "хотел бы, чтобы братья тренировались вместе" ], [ "148:191" ] ] } ], "sent_id": 111, "text": "По данным следствия, в 2015 году Хендрикс связался через социальные сети с конфиденциальным осведомителем, сообщив, что «ему нужны люди», и что он «хотел бы, чтобы братья тренировались вместе»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"социальные сети\", \"Target\": \"братья\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"хотел бы, чтобы братья тренировались вместе\"}]", "sample": { "sent_id": 111, "text": "По данным следствия, в 2015 году Хендрикс связался через социальные сети с конфиденциальным осведомителем, сообщив, что «ему нужны люди», и что он «хотел бы, чтобы братья тренировались вместе».", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо данным следствия, в 2015 году Хендрикс связался через социальные сети с конфиденциальным осведомителем, сообщив, что «ему нужны люди», и что он «хотел бы, чтобы братья тренировались вместе».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 391, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 112, "text": "Кроме того, он, как сообщается, сообщил другому лицу о своем намерении создать «спящую ячейку», которая осуществляла бы теракты в Соединенных Штатах.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "теракты в Соединенных Штатах" ], [ "120:148" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "130:148" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 112, "text": "Кроме того, он, как сообщается, сообщил другому лицу о своем намерении создать «спящую ячейку», которая осуществляла бы теракты в Соединенных Штатах." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"создать «спящую ячейку», которая осуществляла бы теракты в Соединенных Штатах\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"намерение\"}, {\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"мирное разрешение\"}]", "sample": { "sent_id": 112, "text": "Кроме того, он, как сообщается, сообщил другому лицу о своем намерении создать «спящую ячейку», которая осуществляла бы теракты в Соединенных Штатах.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "теракты в Соединенных Штатах" ], [ "120:148" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Соединенных Штатах" ], [ "130:148" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКроме того, он, как сообщается, сообщил другому лицу о своем намерении создать «спящую ячейку», которая осуществляла бы теракты в Соединенных Штатах.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 375, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 113, "text": "В петиции говорится, что среди потенциальных объектов планируемой Хендриксом были военнослужащие, а также женщина, организовавшая конкурс «Нарисуй пророка Мухаммада».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "среди потенциальных объектов" ], [ "25:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Хендриксом" ], [ "66:76" ] ], "Target": [ [ "военнослужащие" ], [ "82:96" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "среди потенциальных объектов" ], [ "25:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Хендриксом" ], [ "66:76" ] ], "Target": [ [ "женщина, организовавшая конкурс «Нарисуй пророка Мухаммада»" ], [ "106:165" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 113, "text": "В петиции говорится, что среди потенциальных объектов планируемой Хендриксом были военнослужащие, а также женщина, организовавшая конкурс «Нарисуй пророка Мухаммада»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"петиция\", \"Target\": \"потенциальных объектов планируемой Хендриксом\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"противоположные\"}, {\"Source\": \"петиция\", \"Target\": \"женщина, организовавшая конкурс\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"противоположные\"}]", "sample": { "sent_id": 113, "text": "В петиции говорится, что среди потенциальных объектов планируемой Хендриксом были военнослужащие, а также женщина, организовавшая конкурс «Нарисуй пророка Мухаммада».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "среди потенциальных объектов" ], [ "25:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Хендриксом" ], [ "66:76" ] ], "Target": [ [ "военнослужащие" ], [ "82:96" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "среди потенциальных объектов" ], [ "25:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Хендриксом" ], [ "66:76" ] ], "Target": [ [ "женщина, организовавшая конкурс «Нарисуй пророка Мухаммада»" ], [ "106:165" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ петиции говорится, что среди потенциальных объектов планируемой Хендриксом были военнослужащие, а также женщина, организовавшая конкурс «Нарисуй пророка Мухаммада».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 379, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 114, "text": "Согласно сообщению, Хендрикс находился в контакте с Элтоном Симпсоном, который в апреле 2015 года осуществил закончившуюся провалом попытку нападения на место проведения этого конкурса в Гарленде, штат Техас.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "в контакте" ], [ "39:49" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Хендрикс" ], [ "20:28" ] ], "Target": [ [ "Элтоном Симпсоном" ], [ "52:69" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "нападения на место проведения" ], [ "140:169" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Элтоном Симпсоном" ], [ "52:69" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 114, "text": "Согласно сообщению, Хендрикс находился в контакте с Элтоном Симпсоном, который в апреле 2015 года осуществил закончившуюся провалом попытку нападения на место проведения этого конкурса в Гарленде, штат Техас." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"сообщение\", \"Target\": \"Хендрикс находился в контакте с Элтоном Симпсоном\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в контакте\"}, {\"Source\": \"сообщение\", \"Target\": \"Элтон Симпсон\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"совершил закончившуюся провалом попытку нападения\"}, {\"Source\": \"сообщение\", \"Target\": \"Гарленде\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"место проведения этого конкурса\"}, {\"Source\": \"сообщение\", \"Target\": \"штат Техас\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"страна\"}, {\"Source\": \"сообщение\", \"Target\": \"Конкурс\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"Конкурс в Гарленде\"}]", "sample": { "sent_id": 114, "text": "Согласно сообщению, Хендрикс находился в контакте с Элтоном Симпсоном, который в апреле 2015 года осуществил закончившуюся провалом попытку нападения на место проведения этого конкурса в Гарленде, штат Техас.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "в контакте" ], [ "39:49" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Хендрикс" ], [ "20:28" ] ], "Target": [ [ "Элтоном Симпсоном" ], [ "52:69" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "нападения на место проведения" ], [ "140:169" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Элтоном Симпсоном" ], [ "52:69" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСогласно сообщению, Хендрикс находился в контакте с Элтоном Симпсоном, который в апреле 2015 года осуществил закончившуюся провалом попытку нападения на место проведения этого конкурса в Гарленде, штат Техас.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 392, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 115, "text": "Если Хендрикс будет признан виновным, ему грозит до 15 лет лишения свободы.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "виновным" ], [ "28:36" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Хендрикс" ], [ "5:13" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 115, "text": "Если Хендрикс будет признан виновным, ему грозит до 15 лет лишения свободы." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Хендрикс\", \"Target\": \"суд\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"суд\"}]", "sample": { "sent_id": 115, "text": "Если Хендрикс будет признан виновным, ему грозит до 15 лет лишения свободы.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "виновным" ], [ "28:36" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Хендрикс" ], [ "5:13" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЕсли Хендрикс будет признан виновным, ему грозит до 15 лет лишения свободы.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 116, "text": "У Хиллари Клинтон диагностировали пневмонию", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "2:17" ] ], "Target": [ [ "пневмонию" ], [ "34:43" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "диагностировали" ], [ "18:33" ] ] } ], "sent_id": 116, "text": "У Хиллари Клинтон диагностировали пневмонию" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Хиллари Клинтон\", \"Target\": \"пневмонию\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"диагностировали\"}]", "sample": { "sent_id": 116, "text": "У Хиллари Клинтон диагностировали пневмонию", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nУ Хиллари Клинтон диагностировали пневмонию<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 354, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 117, "text": "Кандидат в президенты США от Демократической партии 68-летняя Хиллари Клинтон отменила предвыборное турне по Калифорнии и Неваде, которое должно было начаться в понедельник, 12 сентября 2016 года, после того, как врачи объявили о том, что диагностировали у Хиллари пневмонию.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "62:77" ] ], "Target": [ [ "предвыборное турне" ], [ "87:105" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "отменила" ], [ "78:86" ] ] }, { "Source": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "62:77" ] ], "Target": [ [ "предвыборное турне" ], [ "87:105" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "после того, как врачи объявили о том, что диагностировали у Хиллари пневмонию" ], [ "197:274" ] ] } ], "sent_id": 117, "text": "Кандидат в президенты США от Демократической партии 68-летняя Хиллари Клинтон отменила предвыборное турне по Калифорнии и Неваде, которое должно было начаться в понедельник, 12 сентября 2016 года, после того, как врачи объявили о том, что диагностировали у Хиллари пневмонию." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Хиллари Клинтон\", \"Target\": \"предвыборное турне\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отменила\"}, {\"Source\": \"Хиллари Клинтон\", \"Target\": \"предвыборное турне\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"после того, как врачи объявили о том, что диагностировали у Хиллари пневмонию\"}]", "sample": { "sent_id": 117, "text": "Кандидат в президенты США от Демократической партии 68-летняя Хиллари Клинтон отменила предвыборное турне по Калифорнии и Неваде, которое должно было начаться в понедельник, 12 сентября 2016 года, после того, как врачи объявили о том, что диагностировали у Хиллари пневмонию.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКандидат в президенты США от Демократической партии 68-летняя Хиллари Клинтон отменила предвыборное турне по Калифорнии и Неваде, которое должно было начаться в понедельник, 12 сентября 2016 года, после того, как врачи объявили о том, что диагностировали у Хиллари пневмонию.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 416, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 118, "text": "Врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек сообщила, что сейчас женщина находится под присмотров медиков и чувствует себя хорошо: У Клинтон был кашель, связанный с аллергиями.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 118, "text": "Врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек сообщила, что сейчас женщина находится под присмотров медиков и чувствует себя хорошо: У Клинтон был кашель, связанный с аллергиями." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек\", \"Target\": \"себе хорошо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"сейчас женщина находится под присмотров медиков и чувствует себя хорошо\"}, {\"Source\": \"врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек\", \"Target\": \"себе хорошо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"себе хорошо\"}, {\"Source\": \"врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек\", \"Target\": \"себе хорошо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"себе хорошо\"}, {\"Source\": \"врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек\", \"Target\": \"себе хорошо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"себе хорошо\"}, {\"Source\": \"врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек\", \"Target\": \"себе хорошо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"себе хорошо\"}, {\"Source\": \"врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек\", \"Target\": \"себе хорошо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"себе хорошо\"}, {\"Source\": \"врач Хиллари Клинтон Лиза Б", "sample": { "sent_id": 118, "text": "Врач Хиллари Клинтон Лиза Бардек сообщила, что сейчас женщина находится под присмотров медиков и чувствует себя хорошо: У Клинтон был кашель, связанный с аллергиями.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВрач Хиллари Клинтон Лиза Бардек сообщила, что сейчас женщина находится под присмотров медиков и чувствует себя хорошо: У Клинтон был кашель, связанный с аллергиями.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 380, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 119, "text": "В настоящее время у Хиллари Клинтон восстановлен баланс жидкости в организме, и она поправляется.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "20:35" ] ], "Target": [ [ "баланс жидкости в организме" ], [ "49:76" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "восстановлен баланс" ], [ "36:55" ] ] } ], "sent_id": 119, "text": "В настоящее время у Хиллари Клинтон восстановлен баланс жидкости в организме, и она поправляется." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Хиллари Клинтон\", \"Target\": \"баланс жидкости в организме\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"восстановлен баланс\"}]", "sample": { "sent_id": 119, "text": "В настоящее время у Хиллари Клинтон восстановлен баланс жидкости в организме, и она поправляется.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ настоящее время у Хиллари Клинтон восстановлен баланс жидкости в организме, и она поправляется.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 120, "text": "Хиллари не смогла без помощи охраны сесть в фургон и потеряла туфлю.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Хиллари" ], [ "0:7" ] ], "Target": [ [ "туфлю" ], [ "62:67" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "потеря" ], [ "53:59" ] ] } ], "sent_id": 120, "text": "Хиллари не смогла без помощи охраны сесть в фургон и потеряла туфлю." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Хиллари\", \"Target\": \"туфлю\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"потеря\"}]", "sample": { "sent_id": 120, "text": "Хиллари не смогла без помощи охраны сесть в фургон и потеряла туфлю.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nХиллари не смогла без помощи охраны сесть в фургон и потеряла туфлю.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 359, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 122, "text": "При этом, по сведениям агентства Reuters, диагноз Клинтон был поставлен ещё в пятницу, и был известен её команде.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 122, "text": "При этом, по сведениям агентства Reuters, диагноз Клинтон был поставлен ещё в пятницу, и был известен её команде." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"агентство Reuters\", \"Target\": \"диагноз Клинтон\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"был известен её команде\"}]", "sample": { "sent_id": 122, "text": "При этом, по сведениям агентства Reuters, диагноз Клинтон был поставлен ещё в пятницу, и был известен её команде.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПри этом, по сведениям агентства Reuters, диагноз Клинтон был поставлен ещё в пятницу, и был известен её команде.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 123, "text": "Тем не менее, через пару часов после инцидента кандидат в президенты США вышла к журналистам из квартиры своей дочери Челси, объявила: «Я чувствую себя прекрасно!» и сфотографировалась с маленькой девочкой.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Челси" ], [ "118:123" ] ], "Target": [ [ "маленькой девочкой" ], [ "187:205" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "с маленькой девочкой" ], [ "185:205" ] ] } ], "sent_id": 123, "text": "Тем не менее, через пару часов после инцидента кандидат в президенты США вышла к журналистам из квартиры своей дочери Челси, объявила: «Я чувствую себя прекрасно!» и сфотографировалась с маленькой девочкой." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Челси\", \"Target\": \"маленькой девочкой\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"с маленькой девочкой\"}]", "sample": { "sent_id": 123, "text": "Тем не менее, через пару часов после инцидента кандидат в президенты США вышла к журналистам из квартиры своей дочери Челси, объявила: «Я чувствую себя прекрасно!» и сфотографировалась с маленькой девочкой.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТем не менее, через пару часов после инцидента кандидат в президенты США вышла к журналистам из квартиры своей дочери Челси, объявила: «Я чувствую себя прекрасно!» и сфотографировалась с маленькой девочкой.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 384, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 124, "text": "Эксперты сходятся во мнении, что инцидент со здоровье Хиллари Клинтон несомненно повлиляет на её шансы победить в президентской гонке, в которой она, на сегодня, считается фаворитом.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "фаворитом" ], [ "172:181" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Эксперты" ], [ "0:8" ] ], "Target": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "54:69" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "инцидент со здоровье" ], [ "33:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "54:69" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 124, "text": "Эксперты сходятся во мнении, что инцидент со здоровье Хиллари Клинтон несомненно повлиляет на её шансы победить в президентской гонке, в которой она, на сегодня, считается фаворитом." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"инфляция\"}, {\"Source\": \"Эксперты\", \"Target\": \"инфляция", "sample": { "sent_id": 124, "text": "Эксперты сходятся во мнении, что инцидент со здоровье Хиллари Клинтон несомненно повлиляет на её шансы победить в президентской гонке, в которой она, на сегодня, считается фаворитом.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "фаворитом" ], [ "172:181" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Эксперты" ], [ "0:8" ] ], "Target": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "54:69" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "инцидент со здоровье" ], [ "33:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Хиллари Клинтон" ], [ "54:69" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЭксперты сходятся во мнении, что инцидент со здоровье Хиллари Клинтон несомненно повлиляет на её шансы победить в президентской гонке, в которой она, на сегодня, считается фаворитом.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 382, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 125, "text": "Здоровье Хиллари вызывает всё больше вопросов.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Хиллари" ], [ "9:16" ] ], "Target": [ [ "здоровье" ], [ "0:8" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "всё больше вопросов" ], [ "26:45" ] ] } ], "sent_id": 125, "text": "Здоровье Хиллари вызывает всё больше вопросов." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Хиллари\", \"Target\": \"здоровье\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"всё больше вопросов\"}]", "sample": { "sent_id": 125, "text": "Здоровье Хиллари вызывает всё больше вопросов.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЗдоровье Хиллари вызывает всё больше вопросов.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 354, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 126, "text": "На прошлой неделе на встрече с избирателями в Огайо она несколько минут не могла говорить из-за приступа кашля, после которого отшутилась: «Это была аллергия на моего соперника Дональда Трампа».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "соперника" ], [ "167:176" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Дональда Трампа" ], [ "177:192" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 126, "text": "На прошлой неделе на встрече с избирателями в Огайо она несколько минут не могла говорить из-за приступа кашля, после которого отшутилась: «Это была аллергия на моего соперника Дональда Трампа»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"нашей миссии\"}, {\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"нашей миссии", "sample": { "sent_id": 126, "text": "На прошлой неделе на встрече с избирателями в Огайо она несколько минут не могла говорить из-за приступа кашля, после которого отшутилась: «Это была аллергия на моего соперника Дональда Трампа».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "соперника" ], [ "167:176" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Дональда Трампа" ], [ "177:192" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНа прошлой неделе на встрече с избирателями в Огайо она несколько минут не могла говорить из-за приступа кашля, после которого отшутилась: «Это была аллергия на моего соперника Дональда Трампа».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 388, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 127, "text": "При этом кандидат от Республиканской партии Дональд Трамп не стал комментировать последний инцидент со здоровьем Хиллари Клинтон.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Дональд Трамп" ], [ "44:57" ] ], "Target": [ [ "комментировать последний инцидент со здоровьем Хиллари Клинтон" ], [ "66:128" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "не стал комментировать" ], [ "58:80" ] ] } ], "sent_id": 127, "text": "При этом кандидат от Республиканской партии Дональд Трамп не стал комментировать последний инцидент со здоровьем Хиллари Клинтон." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дональд Трамп\", \"Target\": \"комментировать последний инцидент со здоровьем Хиллари Клинтон\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не стал комментировать\"}]", "sample": { "sent_id": 127, "text": "При этом кандидат от Республиканской партии Дональд Трамп не стал комментировать последний инцидент со здоровьем Хиллари Клинтон.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПри этом кандидат от Республиканской партии Дональд Трамп не стал комментировать последний инцидент со здоровьем Хиллари Клинтон.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 366, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 128, "text": "«Я ничего не знаю об этом, ничего не знаю», — заявил он журналистам.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 128, "text": "«Я ничего не знаю об этом, ничего не знаю», — заявил он журналистам." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"не указан\", \"Target\": \"ничего не знаю\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не указан\"}]", "sample": { "sent_id": 128, "text": "«Я ничего не знаю об этом, ничего не знаю», — заявил он журналистам.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n«Я ничего не знаю об этом, ничего не знаю», — заявил он журналистам.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 361, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 129, "text": "Таким же образом поступил кандидат от Республиканской партии в вице-президенты США Майкл Пенс.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Майкл Пенс" ], [ "83:93" ] ], "Target": [ [ "в вице-президенты США" ], [ "61:82" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "Таким же образом поступил" ], [ "0:25" ] ] } ], "sent_id": 129, "text": "Таким же образом поступил кандидат от Республиканской партии в вице-президенты США Майкл Пенс." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Майкл Пенс\", \"Target\": \"в вице-президенты США\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"Таким же образом поступил\"}]", "sample": { "sent_id": 129, "text": "Таким же образом поступил кандидат от Республиканской партии в вице-президенты США Майкл Пенс.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТаким же образом поступил кандидат от Республиканской партии в вице-президенты США Майкл Пенс.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 130, "text": "Представители республиканца намерены публично лишь «желать Клинтон скорой поправки» и «проявлять уважительное отношение» в связи с произошедшим.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "уважительное отношение" ], [ "97:119" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Представители республиканца" ], [ "0:27" ] ], "Target": [ [ "Клинтон" ], [ "59:66" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "представители республиканца" ], [ "0:27" ] ], "Target": [ [ "скорой поправки" ], [ "67:82" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "желать" ], [ "52:58" ] ] }, { "Source": [ [ "представители республиканца" ], [ "0:27" ] ], "Target": [ [ "уважительное отношение" ], [ "97:119" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "проявлять" ], [ "87:96" ] ] } ], "sent_id": 130, "text": "Представители республиканца намерены публично лишь «желать Клинтон скорой поправки» и «проявлять уважительное отношение» в связи с произошедшим." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"представители республиканца\", \"Target\": \"скорой поправки\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"желать\"}, {\"Source\": \"представители республиканца\", \"Target\": \"уважительное отношение\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"проявлять\"}]", "sample": { "sent_id": 130, "text": "Представители республиканца намерены публично лишь «желать Клинтон скорой поправки» и «проявлять уважительное отношение» в связи с произошедшим.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "уважительное отношение" ], [ "97:119" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Представители республиканца" ], [ "0:27" ] ], "Target": [ [ "Клинтон" ], [ "59:66" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПредставители республиканца намерены публично лишь «желать Клинтон скорой поправки» и «проявлять уважительное отношение» в связи с произошедшим.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 375, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 131, "text": "По данным следствия Ахмад Рахами, подозреваемый в подготовке взрывов, прогремевших в минувшую субботу, 17 сентября 2016 года, в Нью-Йорке и Нью-Джерси, приобрел необходимые ему для теракта компоненты на eBay, а в качестве детонатора использовал сотовые телефоны, купленные в магазине, расположенном в 500 метрах от адреса, ранее указанного им как место проживания.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "теракта" ], [ "181:188" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Ахмад Рахами" ], [ "20:32" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подготовке взрывов" ], [ "50:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Ахмад Рахами" ], [ "20:32" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозреваемый" ], [ "34:47" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Ахмад Рахами" ], [ "20:32" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подготовке взрывов" ], [ "50:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Нью-Йорке" ], [ "128:137" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подготовке взрывов" ], [ "50:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Нью-Джерси" ], [ "140:150" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 131, "text": "По данным следствия Ахмад Рахами, подозреваемый в подготовке взрывов, прогремевших в минувшую субботу, 17 сентября 2016 года, в Нью-Йорке и Нью-Джерси, приобрел необходимые ему для теракта компоненты на eBay, а в качестве детонатора использовал сотовые телефоны, купленные в магазине, расположенном в 500 метрах от адреса, ранее указанного им как место проживания." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Ахмад Рахами\", \"Target\": \"суперкомпьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"суперкомпьютеры\"}, {\"Source\": \"Ахмад Рахами\", \"Target\": \"сотовые телефоны\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"сотовые телефоны\"}, {\"Source\": \"Ахмад Рахами\", \"Target\": \"суперкомпьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"суперкомпьютеры\"}, {\"Source\": \"Ахмад Рахами\", \"Target\": \"сотовые телефоны\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"сотовые телефоны\"}, {\"Source\": \"Ахмад Рахами\", \"Target\": \"суперкомпьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"суперкомпьютеры\"}, {\"Source\": \"Ахмад Рахами\", \"Target\": \"сотовые телефоны\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"сотовые телефоны\"}, {\"Source\": \"Ахмад Рахами\", \"Target\": \"суперкомпьютеры\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"с", "sample": { "sent_id": 131, "text": "По данным следствия Ахмад Рахами, подозреваемый в подготовке взрывов, прогремевших в минувшую субботу, 17 сентября 2016 года, в Нью-Йорке и Нью-Джерси, приобрел необходимые ему для теракта компоненты на eBay, а в качестве детонатора использовал сотовые телефоны, купленные в магазине, расположенном в 500 метрах от адреса, ранее указанного им как место проживания.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "теракта" ], [ "181:188" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Ахмад Рахами" ], [ "20:32" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подготовке взрывов" ], [ "50:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Ахмад Рахами" ], [ "20:32" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подозреваемый" ], [ "34:47" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Ахмад Рахами" ], [ "20:32" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подготовке взрывов" ], [ "50:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Нью-Йорке" ], [ "128:137" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "подготовке взрывов" ], [ "50:68" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Нью-Джерси" ], [ "140:150" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо данным следствия Ахмад Рахами, подозреваемый в подготовке взрывов, прогремевших в минувшую субботу, 17 сентября 2016 года, в Нью-Йорке и Нью-Джерси, приобрел необходимые ему для теракта компоненты на eBay, а в качестве детонатора использовал сотовые телефоны, купленные в магазине, расположенном в 500 метрах от адреса, ранее указанного им как место проживания.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 432, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 132, "text": "В обнародованном во вторник заявлении о возбуждении уголовного дела излагаются многочисленные обвинения против 28-летнего Ахмада Рахами.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "94:103" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Ахмада Рахами" ], [ "122:135" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 132, "text": "В обнародованном во вторник заявлении о возбуждении уголовного дела излагаются многочисленные обвинения против 28-летнего Ахмада Рахами." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"В обнародованном во вторник заявлении\", \"Target\": \"28-летний Ахмада Рахами\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"обвинения против\"}]", "sample": { "sent_id": 132, "text": "В обнародованном во вторник заявлении о возбуждении уголовного дела излагаются многочисленные обвинения против 28-летнего Ахмада Рахами.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "обвинения" ], [ "94:103" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Ахмада Рахами" ], [ "122:135" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ обнародованном во вторник заявлении о возбуждении уголовного дела излагаются многочисленные обвинения против 28-летнего Ахмада Рахами.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 371, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 133, "text": "Рахами был арестован в понедельник после перестрелки с полицией, в ходе которой он и двое полицейских получили ранения.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "перестрелки" ], [ "41:52" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "полицией" ], [ "55:63" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "арестован" ], [ "11:20" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "полицией" ], [ "55:63" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "перестрелки" ], [ "41:52" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "полицией" ], [ "55:63" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "получили ранения" ], [ "102:118" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "полицейских" ], [ "90:101" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "перестрелки с полицией" ], [ "41:63" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "был арестован" ], [ "7:20" ] ] } ], "sent_id": 133, "text": "Рахами был арестован в понедельник после перестрелки с полицией, в ходе которой он и двое полицейских получили ранения." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рахами\", \"Target\": \"перестрелки с полицией\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"был арестован\"}]", "sample": { "sent_id": 133, "text": "Рахами был арестован в понедельник после перестрелки с полицией, в ходе которой он и двое полицейских получили ранения.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "перестрелки" ], [ "41:52" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "полицией" ], [ "55:63" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "арестован" ], [ "11:20" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "полицией" ], [ "55:63" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "перестрелки" ], [ "41:52" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "полицией" ], [ "55:63" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "получили ранения" ], [ "102:118" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "полицейских" ], [ "90:101" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "0:6" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРахами был арестован в понедельник после перестрелки с полицией, в ходе которой он и двое полицейских получили ранения.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 366, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 134, "text": "Согласно документам дела, следствие полагает, что Рахами, используя на eBay аккаунт «Ahmad Rahami», в период между 20 июня и 10 августа приобрел лимонную кислоту, схемную плату, электрические воспламенители и сотни шарикоподшипников.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 134, "text": "Согласно документам дела, следствие полагает, что Рахами, используя на eBay аккаунт «Ahmad Rahami», в период между 20 июня и 10 августа приобрел лимонную кислоту, схемную плату, электрические воспламенители и сотни шарикоподшипников." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"документы\", \"Target\": \"Рахами\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"использовал на eBay аккаунт «Ahmad Rahami’\"}, {\"Source\": \"следствие\", \"Target\": \"Рахами\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"использовал на eBay аккаунт «Ahmad Rahami’\"}, {\"Source\": \"следствие\", \"Target\": \"электронные воспламенители\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"электронные воспламенители\"}, {\"Source\": \"следствие\", \"Target\": \"шарикоподшипники\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"шарикоподшипники\"}]", "sample": { "sent_id": 134, "text": "Согласно документам дела, следствие полагает, что Рахами, используя на eBay аккаунт «Ahmad Rahami», в период между 20 июня и 10 августа приобрел лимонную кислоту, схемную плату, электрические воспламенители и сотни шарикоподшипников.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСогласно документам дела, следствие полагает, что Рахами, используя на eBay аккаунт «Ahmad Rahami», в период между 20 июня и 10 августа приобрел лимонную кислоту, схемную плату, электрические воспламенители и сотни шарикоподшипников.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 400, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 135, "text": "Все купленные им вещи были доставлены в город Перт Амбой, где Рахами работал вплоть до 12 сентября.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "все купленные им вещи" ], [ "0:21" ] ], "Target": [ [ "город Перт Амбой" ], [ "40:56" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "доставлены в город Перт Амбой" ], [ "27:56" ] ] }, { "Source": [ [ "Рахами" ], [ "62:68" ] ], "Target": [ [ "12 сентября" ], [ "87:98" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "работал вплоть до 12 сентября" ], [ "69:98" ] ] } ], "sent_id": 135, "text": "Все купленные им вещи были доставлены в город Перт Амбой, где Рахами работал вплоть до 12 сентября." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"все купленные им вещи\", \"Target\": \"город Перт Амбой\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"доставлены в город Перт Амбой\"}, {\"Source\": \"Рахами\", \"Target\": \"12 сентября\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"работал вплоть до 12 сентября\"}]", "sample": { "sent_id": 135, "text": "Все купленные им вещи были доставлены в город Перт Амбой, где Рахами работал вплоть до 12 сентября.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВсе купленные им вещи были доставлены в город Перт Амбой, где Рахами работал вплоть до 12 сентября.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 136, "text": "Шариковые подшипники были найдены в двух взрывных устройствах, изготовленных из скороварок, которые были заложены в субботу в четырёх кварталах друг от друга в нью-йоркском районе Челси.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Шариковые подшипники" ], [ "0:20" ] ], "Target": [ [ "взрывных устройств" ], [ "41:59" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "были найдены" ], [ "21:33" ] ] }, { "Source": [ [ "Нью-Йорк" ], [ "160:168" ] ], "Target": [ [ "Нью-Йорк" ], [ "160:168" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "в четырёх кварталах друг от друга" ], [ "124:157" ] ] }, { "Source": [ [ "Челси" ], [ "180:185" ] ], "Target": [ [ "Нью-Йорк" ], [ "160:168" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "в четырёх кварталах друг от друга" ], [ "124:157" ] ] } ], "sent_id": 136, "text": "Шариковые подшипники были найдены в двух взрывных устройствах, изготовленных из скороварок, которые были заложены в субботу в четырёх кварталах друг от друга в нью-йоркском районе Челси." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Шариковые подшипники\", \"Target\": \"взрывных устройств\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"были найдены\"}, {\"Source\": \"скороварки\", \"Target\": \"взрывных устройств\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"были заложены\"}, {\"Source\": \"Нью-Йорк\", \"Target\": \"Нью-Йорк\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в четырёх кварталах друг от друга\"}, {\"Source\": \"Челси\", \"Target\": \"Нью-Йорк\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в четырёх кварталах друг от друга\"}]", "sample": { "sent_id": 136, "text": "Шариковые подшипники были найдены в двух взрывных устройствах, изготовленных из скороварок, которые были заложены в субботу в четырёх кварталах друг от друга в нью-йоркском районе Челси.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nШариковые подшипники были найдены в двух взрывных устройствах, изготовленных из скороварок, которые были заложены в субботу в четырёх кварталах друг от друга в нью-йоркском районе Челси.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 390, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 137, "text": "Невзорвавшееся устройство было протестировано на отпечатки пальцев, в результате чего, согласно материалам следствия, было найдено 12 отпечатков пальцев Рахами.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "было найдено 12 отпечатков пальцев Рахами" ], [ "118:159" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "153:159" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 137, "text": "Невзорвавшееся устройство было протестировано на отпечатки пальцев, в результате чего, согласно материалам следствия, было найдено 12 отпечатков пальцев Рахами." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рахами\", \"Target\": \"12 отпечатков пальцев Рахами\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"соответствовало материалам следствия\"}]", "sample": { "sent_id": 137, "text": "Невзорвавшееся устройство было протестировано на отпечатки пальцев, в результате чего, согласно материалам следствия, было найдено 12 отпечатков пальцев Рахами.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "было найдено 12 отпечатков пальцев Рахами" ], [ "118:159" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "153:159" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНевзорвавшееся устройство было протестировано на отпечатки пальцев, в результате чего, согласно материалам следствия, было найдено 12 отпечатков пальцев Рахами.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 138, "text": "В рюкзаке было несколько взрывных устройств, одно из которых взорвалось, когда полиция пыталась обезвредить его при помощи специального робота.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 138, "text": "В рюкзаке было несколько взрывных устройств, одно из которых взорвалось, когда полиция пыталась обезвредить его при помощи специального робота." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"специальный робот\", \"Target\": \"взрывных устройств\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"взрывных устройств\"}, {\"Source\": \"полиция\", \"Target\": \"специальный робот\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"специальный робот\"}]", "sample": { "sent_id": 138, "text": "В рюкзаке было несколько взрывных устройств, одно из которых взорвалось, когда полиция пыталась обезвредить его при помощи специального робота.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ рюкзаке было несколько взрывных устройств, одно из которых взорвалось, когда полиция пыталась обезвредить его при помощи специального робота.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 371, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 139, "text": "Власти также связывают Рахами со взрывом бомбы в мусорной корзине, произошедшем в городе Сисайд Парк, штат Нью-Джерси в субботу утром.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "взрывом бомбы в мусорной корзине" ], [ "33:65" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Власти" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "23:29" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Власти" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "23:29" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "связывают Рахами со взрывом бомбы" ], [ "13:46" ] ] } ], "sent_id": 139, "text": "Власти также связывают Рахами со взрывом бомбы в мусорной корзине, произошедшем в городе Сисайд Парк, штат Нью-Джерси в субботу утром." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Власти\", \"Target\": \"Рахами\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"связывают Рахами со взрывом бомбы\"}, {\"Source\": \"Власть\", \"Target\": \"взрывом бомбы\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"в городе Сисайд Парк, штат Нью-Джерси в субботу утром\"}]", "sample": { "sent_id": 139, "text": "Власти также связывают Рахами со взрывом бомбы в мусорной корзине, произошедшем в городе Сисайд Парк, штат Нью-Джерси в субботу утром.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "взрывом бомбы в мусорной корзине" ], [ "33:65" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Власти" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "Рахами" ], [ "23:29" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВласти также связывают Рахами со взрывом бомбы в мусорной корзине, произошедшем в городе Сисайд Парк, штат Нью-Джерси в субботу утром.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 140, "text": "Милицию предлагается переименовать в полицию", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 140, "text": "Милицию предлагается переименовать в полицию" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"МИЛИЦИЯ\", \"Target\": \"МИЛИЦИЯ\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"переименовать в полицию\"}]", "sample": { "sent_id": 140, "text": "Милицию предлагается переименовать в полицию", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nМилицию предлагается переименовать в полицию<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 352, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 141, "text": "Федеральный закон «О полиции» готовится к принятию.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 141, "text": "Федеральный закон «О полиции» готовится к принятию." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Федеральный закон\", \"Target\": \"принятие\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"принятие\"}]", "sample": { "sent_id": 141, "text": "Федеральный закон «О полиции» готовится к принятию.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nФедеральный закон «О полиции» готовится к принятию.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 142, "text": "Ведь широко известно, что в Российской Империи полиция была отменена сразу после Февральской буржуазно-демократической революции.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 142, "text": "Ведь широко известно, что в Российской Империи полиция была отменена сразу после Февральской буржуазно-демократической революции." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Российская Империя\", \"Target\": \"полиция\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отменена сразу после Февральской буржуазно-демократической революции\"}]", "sample": { "sent_id": 142, "text": "Ведь широко известно, что в Российской Империи полиция была отменена сразу после Февральской буржуазно-демократической революции.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВедь широко известно, что в Российской Империи полиция была отменена сразу после Февральской буржуазно-демократической революции.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 367, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 143, "text": "Как переименование органов правопорядка повысит профессионализм, эффективность и честность работников милиции, не данном совещании не сообщается.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "честность" ], [ "81:90" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "работников милиции" ], [ "91:109" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "эффективность" ], [ "65:78" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "работников милиции" ], [ "91:109" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "профессионализм" ], [ "48:63" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "работников милиции" ], [ "91:109" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 143, "text": "Как переименование органов правопорядка повысит профессионализм, эффективность и честность работников милиции, не данном совещании не сообщается." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"не данное совещание\", \"Target\": \"организации\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не сообщается\"}]", "sample": { "sent_id": 143, "text": "Как переименование органов правопорядка повысит профессионализм, эффективность и честность работников милиции, не данном совещании не сообщается.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "честность" ], [ "81:90" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "работников милиции" ], [ "91:109" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "эффективность" ], [ "65:78" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "работников милиции" ], [ "91:109" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "профессионализм" ], [ "48:63" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "работников милиции" ], [ "91:109" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКак переименование органов правопорядка повысит профессионализм, эффективность и честность работников милиции, не данном совещании не сообщается.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 365, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 144, "text": "Издание Фонтанка.ru провело опрос, с целью выяснить отношение общества к переименованию милиции.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 144, "text": "Издание Фонтанка.ru провело опрос, с целью выяснить отношение общества к переименованию милиции." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Издание Фонтанка.ru\", \"Target\": \"переименование милиции\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отношение общества к переименованию милиции\"}]", "sample": { "sent_id": 144, "text": "Издание Фонтанка.ru провело опрос, с целью выяснить отношение общества к переименованию милиции.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nИздание Фонтанка.ru провело опрос, с целью выяснить отношение общества к переименованию милиции.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 145, "text": "Как отреагировали на подобное предложение президента основные политические силы нашей страны?", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 145, "text": "Как отреагировали на подобное предложение президента основные политические силы нашей страны?" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"НАСА\", \"Target\": \"реакции на подобное предложение\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"на подобное предложение\"}]", "sample": { "sent_id": 145, "text": "Как отреагировали на подобное предложение президента основные политические силы нашей страны?", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКак отреагировали на подобное предложение президента основные политические силы нашей страны?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 146, "text": "«Единая Россия» поддержала инициативу Д. Медведева, лидер ЛДПР В. Жириновский также одобрил переименование.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "поддержала инициативу" ], [ "16:37" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Единая Россия" ], [ "1:14" ] ], "Target": [ [ "Д. Медведева" ], [ "38:50" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "одобрил" ], [ "84:91" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "В. Жириновский" ], [ "63:77" ] ], "Target": [ [ "Д. Медведева" ], [ "38:50" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 146, "text": "«Единая Россия» поддержала инициативу Д. Медведева, лидер ЛДПР В. Жириновский также одобрил переименование." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"«Единая Россия»\", \"Target\": \"переименование\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"интеграция\"}, {\"Source\": \"Д. Медведев\", \"Target\": \"интеграция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"интеграция\"}, {\"Source\": \"В. Жириновский\", \"Target\": \"интеграция\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"интеграция\"}]", "sample": { "sent_id": 146, "text": "«Единая Россия» поддержала инициативу Д. Медведева, лидер ЛДПР В. Жириновский также одобрил переименование.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "поддержала инициативу" ], [ "16:37" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Единая Россия" ], [ "1:14" ] ], "Target": [ [ "Д. Медведева" ], [ "38:50" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "одобрил" ], [ "84:91" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "В. Жириновский" ], [ "63:77" ] ], "Target": [ [ "Д. Медведева" ], [ "38:50" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n«Единая Россия» поддержала инициативу Д. Медведева, лидер ЛДПР В. Жириновский также одобрил переименование.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 147, "text": "Но ведь этот закон меняет не только наименование правоохранительных органов…", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 147, "text": "Но ведь этот закон меняет не только наименование правоохранительных органов…" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"имеет\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"имеет\"}]", "sample": { "sent_id": 147, "text": "Но ведь этот закон меняет не только наименование правоохранительных органов…", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНо ведь этот закон меняет не только наименование правоохранительных органов…<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 148, "text": "Стоит заметить, что милиция существует и в США: так здесь именуют сельскую полицию.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "милиция" ], [ "20:27" ] ], "Target": [ [ "сельскую полицию" ], [ "66:82" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "существует и в США" ], [ "28:46" ] ] } ], "sent_id": 148, "text": "Стоит заметить, что милиция существует и в США: так здесь именуют сельскую полицию." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"милиция\", \"Target\": \"сельскую полицию\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"существует и в США\"}]", "sample": { "sent_id": 148, "text": "Стоит заметить, что милиция существует и в США: так здесь именуют сельскую полицию.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСтоит заметить, что милиция существует и в США: так здесь именуют сельскую полицию.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 361, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 149, "text": "На старшую дочь Фёдора Емельяненко в Москве совершено нападение", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нападение" ], [ "54:63" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "старшую дочь Фёдора Емельяненко" ], [ "3:34" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 149, "text": "На старшую дочь Фёдора Емельяненко в Москве совершено нападение" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"НЕИЗВЕСТНО\", \"Target\": \"на старшую дочь Фёдора Емельяненко в Москве\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"нашла/нашла\"}]", "sample": { "sent_id": 149, "text": "На старшую дочь Фёдора Емельяненко в Москве совершено нападение", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нападение" ], [ "54:63" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "старшую дочь Фёдора Емельяненко" ], [ "3:34" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНа старшую дочь Фёдора Емельяненко в Москве совершено нападение<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 357, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 150, "text": "Фёдор Емельяненко в 2012 году", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 150, "text": "Фёдор Емельяненко в 2012 году" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Фёдор Емельяненко\", \"Target\": \"2012 год\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"2012 год\"}]", "sample": { "sent_id": 150, "text": "Фёдор Емельяненко в 2012 году", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nФёдор Емельяненко в 2012 году<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 151, "text": "Напрямую фамилия пострадавшей не упоминается, однако по контексту понятно, что это дочь Фёдора Емельяненко, и одна из авторов статьи Ева Меркачева в своём микроблоге в Twitter также указала, что речь идет о его дочери.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 151, "text": "Напрямую фамилия пострадавшей не упоминается, однако по контексту понятно, что это дочь Фёдора Емельяненко, и одна из авторов статьи Ева Меркачева в своём микроблоге в Twitter также указала, что речь идет о его дочери." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Ева Меркачева\", \"Target\": \"Фёдора Емельяненко\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"дети Фёдора Емельяненко\"}, {\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"мирное разрешение\"}]", "sample": { "sent_id": 151, "text": "Напрямую фамилия пострадавшей не упоминается, однако по контексту понятно, что это дочь Фёдора Емельяненко, и одна из авторов статьи Ева Меркачева в своём микроблоге в Twitter также указала, что речь идет о его дочери.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНапрямую фамилия пострадавшей не упоминается, однако по контексту понятно, что это дочь Фёдора Емельяненко, и одна из авторов статьи Ева Меркачева в своём микроблоге в Twitter также указала, что речь идет о его дочери.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 399, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 152, "text": "Первоначальная информация о нападении на среднюю, 9-летнюю Василису, позже была скорректирована: напали на старшую дочь, Марию, 1999 г. р.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "напали" ], [ "97:103" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Марию" ], [ "121:126" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 152, "text": "Первоначальная информация о нападении на среднюю, 9-летнюю Василису, позже была скорректирована: напали на старшую дочь, Марию, 1999 г. р." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"старшую дочь, Марию\", \"Target\": \"Василису\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"напали на старшую дочь, Марию, 1999 г. р.\"}]", "sample": { "sent_id": 152, "text": "Первоначальная информация о нападении на среднюю, 9-летнюю Василису, позже была скорректирована: напали на старшую дочь, Марию, 1999 г. р.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "напали" ], [ "97:103" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Марию" ], [ "121:126" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПервоначальная информация о нападении на среднюю, 9-летнюю Василису, позже была скорректирована: напали на старшую дочь, Марию, 1999 г. р.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 386, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 153, "text": "Сначала девочка не стала ничего рассказывать маме.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "девочка" ], [ "8:15" ] ], "Target": [ [ "ничего рассказывать маме" ], [ "25:49" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "начала" ], [ "1:7" ] ] } ], "sent_id": 153, "text": "Сначала девочка не стала ничего рассказывать маме." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"девочка\", \"Target\": \"ничего рассказывать маме\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"начала\"}]", "sample": { "sent_id": 153, "text": "Сначала девочка не стала ничего рассказывать маме.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСначала девочка не стала ничего рассказывать маме.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 352, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 154, "text": "Все выходные она пролежала, мама заметила это и решила отвести ее к доктору.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "мама" ], [ "28:32" ] ], "Target": [ [ "отвести ее к доктору" ], [ "55:75" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ " заметила это" ], [ "32:45" ] ] } ], "sent_id": 154, "text": "Все выходные она пролежала, мама заметила это и решила отвести ее к доктору." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"мама\", \"Target\": \"отвести ее к доктору\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \" заметила это\"}]", "sample": { "sent_id": 154, "text": "Все выходные она пролежала, мама заметила это и решила отвести ее к доктору.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВсе выходные она пролежала, мама заметила это и решила отвести ее к доктору.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 363, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 155, "text": "В НИИ неотложной детской хирургии и травматологии ребенку поставили диагноз «ушиб грудной клетки и брюшной полости»: У нас лежит девочка 16 лет, поступила 11 октября утром, врачи диагностируют ушиб грудной клетки.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 155, "text": "В НИИ неотложной детской хирургии и травматологии ребенку поставили диагноз «ушиб грудной клетки и брюшной полости»: У нас лежит девочка 16 лет, поступила 11 октября утром, врачи диагностируют ушиб грудной клетки." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Институт\", \"Target\": \"детской хирургии и травматологии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"детской хирургии и травматологии\"}, {\"Source\": \"доктор\", \"Target\": \"девочка 16 лет\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"девочка 16 лет\"}, {\"Source\": \"доктор\", \"Target\": \"11 октября\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"11 октября\"}, {\"Source\": \"доктор\", \"Target\": \"врач\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"врач\"}, {\"Source\": \"доктор\", \"Target\": \"диагноз\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"диагноз\"}, {\"Source\": \"доктор\", \"Target\": \"ушиб грудной клетки и брюшной полости\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"ушиб грудной клетки и брюшной полости\"}]", "sample": { "sent_id": 155, "text": "В НИИ неотложной детской хирургии и травматологии ребенку поставили диагноз «ушиб грудной клетки и брюшной полости»: У нас лежит девочка 16 лет, поступила 11 октября утром, врачи диагностируют ушиб грудной клетки.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ НИИ неотложной детской хирургии и травматологии ребенку поставили диагноз «ушиб грудной клетки и брюшной полости»: У нас лежит девочка 16 лет, поступила 11 октября утром, врачи диагностируют ушиб грудной клетки.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 391, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 156, "text": "Состояние у девочки неплохое, если не будет осложнений, завтра-послезавтра выпишем.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 156, "text": "Состояние у девочки неплохое, если не будет осложнений, завтра-послезавтра выпишем." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"не является источником мнения\", \"Target\": \"состояние девочки\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"неплохое\"}, {\"Source\": \"не является источником мнения\", \"Target\": \"дополнительные действия\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет осложнений\", \"Target\": \"выписывания\"}]", "sample": { "sent_id": 156, "text": "Состояние у девочки неплохое, если не будет осложнений, завтра-послезавтра выпишем.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСостояние у девочки неплохое, если не будет осложнений, завтра-послезавтра выпишем.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 367, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 157, "text": "В Милане на 91-ом году жизни скончался лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года Дарио Фо", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 157, "text": "В Милане на 91-ом году жизни скончался лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года Дарио Фо" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"91-ом году жизни\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"урожден\"}]", "sample": { "sent_id": 157, "text": "В Милане на 91-ом году жизни скончался лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года Дарио Фо", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ Милане на 91-ом году жизни скончался лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года Дарио Фо<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 370, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 158, "text": "Дарио Фо в 1985 году", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 158, "text": "Дарио Фо в 1985 году" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"1985 год\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"название года\"}]", "sample": { "sent_id": 158, "text": "Дарио Фо в 1985 году", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nДарио Фо в 1985 году<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 354, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 159, "text": "13 октября 2016 года на 91-м году жизни скончался итальянский драматург и режиссёр, лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года, Дарио Фо.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года" ], [ "84:134" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Дарио Фо" ], [ "136:144" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Дарио Фо" ], [ "136:144" ] ], "Target": [ [ "Дарио Фо" ], [ "136:144" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ " лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года" ], [ "83:134" ] ] } ], "sent_id": 159, "text": "13 октября 2016 года на 91-м году жизни скончался итальянский драматург и режиссёр, лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года, Дарио Фо." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"Дарио Фо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \" лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года\"}]", "sample": { "sent_id": 159, "text": "13 октября 2016 года на 91-м году жизни скончался итальянский драматург и режиссёр, лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года, Дарио Фо.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года" ], [ "84:134" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Дарио Фо" ], [ "136:144" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n13 октября 2016 года на 91-м году жизни скончался итальянский драматург и режиссёр, лауреат Нобелевской премии по литературе 1997 года, Дарио Фо.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 386, "generated_len": [ 204 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 160, "text": "Символично, что сегодня же шведская академия объявит нобелевского лауреата по литературе 2016 года.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 160, "text": "Символично, что сегодня же шведская академия объявит нобелевского лауреата по литературе 2016 года." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Шведская академия\", \"Target\": \"nobelевского лауреата\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"явит\"}]", "sample": { "sent_id": 160, "text": "Символично, что сегодня же шведская академия объявит нобелевского лауреата по литературе 2016 года.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСимволично, что сегодня же шведская академия объявит нобелевского лауреата по литературе 2016 года.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 371, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 161, "text": "1 октября писателя из-за проблем с дыханием положили в больницу в Милане.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 161, "text": "1 октября писателя из-за проблем с дыханием положили в больницу в Милане." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"1 октября\", \"Target\": \"проблем с дыханием\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"пЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛОЛО", "sample": { "sent_id": 161, "text": "1 октября писателя из-за проблем с дыханием положили в больницу в Милане.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n1 октября писателя из-за проблем с дыханием положили в больницу в Милане.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 360, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 162, "text": "Премьер-министр Италии Маттео Ренци заявил, что с уходом Фо «страна потеряла крупнейшую фигуру культурной жизни».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "крупнейшую фигуру культурной жизни" ], [ "77:111" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Маттео Ренци" ], [ "23:35" ] ], "Target": [ [ "Фо" ], [ "57:59" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Маттео Ренци" ], [ "23:35" ] ], "Target": [ [ "страна потеряла крупнейшую фигуру культурной жизни" ], [ "61:111" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "с уходом Фо" ], [ "48:59" ] ] } ], "sent_id": 162, "text": "Премьер-министр Италии Маттео Ренци заявил, что с уходом Фо «страна потеряла крупнейшую фигуру культурной жизни»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Маттео Ренци\", \"Target\": \"страна потеряла крупнейшую фигуру культурной жизни\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"с уходом Фо\"}]", "sample": { "sent_id": 162, "text": "Премьер-министр Италии Маттео Ренци заявил, что с уходом Фо «страна потеряла крупнейшую фигуру культурной жизни».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "крупнейшую фигуру культурной жизни" ], [ "77:111" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Маттео Ренци" ], [ "23:35" ] ], "Target": [ [ "Фо" ], [ "57:59" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПремьер-министр Италии Маттео Ренци заявил, что с уходом Фо «страна потеряла крупнейшую фигуру культурной жизни».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 372, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 163, "text": "В своем микроблоге в Twitter он написал: Дарио Фо (, 24 марта 1926 года, Санджано, Италия) — итальянский драматург, режиссёр, теоретик сценического мастерства, живописец.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 163, "text": "В своем микроблоге в Twitter он написал: Дарио Фо (, 24 марта 1926 года, Санджано, Италия) — итальянский драматург, режиссёр, теоретик сценического мастерства, живописец." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"Дарио Фо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"Дарио Фо\"}, {\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"24 марта 1926 года\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"24 марта 1926 года\"}, {\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"Санджано\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"Санджано\"}, {\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"Италия\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"Италия\"}, {\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \" итальянский драматург\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \" итальянский драматург\"}, {\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \" режисёр\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \" режисёр\"}, {\"Source\": \"Дарио Фо\", \"Target\": \"теоретёй сценического мастерства\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"теоретёй сценического мастерства\"}, {\"Source\": \"Дарио Фо", "sample": { "sent_id": 163, "text": "В своем микроблоге в Twitter он написал: Дарио Фо (, 24 марта 1926 года, Санджано, Италия) — итальянский драматург, режиссёр, теоретик сценического мастерства, живописец.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ своем микроблоге в Twitter он написал: Дарио Фо (, 24 марта 1926 года, Санджано, Италия) — итальянский драматург, режиссёр, теоретик сценического мастерства, живописец.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 394, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 164, "text": "В заявлении Нобелевского комитета было сказано, что премия Фо присуждается за то, что он, наследуя средневековым шутам, порицает власть и авторитет и защищает достоинство угнетаемых.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "порицает власть и авторитет" ], [ "120:147" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Нобелевского комитета" ], [ "12:33" ] ], "Target": [ [ "Фо" ], [ "59:61" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "защищает достоинство угнетаемых" ], [ "150:181" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Нобелевского комитета" ], [ "12:33" ] ], "Target": [ [ "Фо" ], [ "59:61" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 164, "text": "В заявлении Нобелевского комитета было сказано, что премия Фо присуждается за то, что он, наследуя средневековым шутам, порицает власть и авторитет и защищает достоинство угнетаемых." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Нобелевский комитет\", \"Target\": \"премия Фо\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"порицает власть и авторитет и защищает достоинство угнетаемых\"}]", "sample": { "sent_id": 164, "text": "В заявлении Нобелевского комитета было сказано, что премия Фо присуждается за то, что он, наследуя средневековым шутам, порицает власть и авторитет и защищает достоинство угнетаемых.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "порицает власть и авторитет" ], [ "120:147" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Нобелевского комитета" ], [ "12:33" ] ], "Target": [ [ "Фо" ], [ "59:61" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "защищает достоинство угнетаемых" ], [ "150:181" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Нобелевского комитета" ], [ "12:33" ] ], "Target": [ [ "Фо" ], [ "59:61" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ заявлении Нобелевского комитета было сказано, что премия Фо присуждается за то, что он, наследуя средневековым шутам, порицает власть и авторитет и защищает достоинство угнетаемых.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 383, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 165, "text": "Автор сценических фарсов-арлекинад («Пальцем в глаз», 1953), документальных политических драм в традициях брехтовского театра («Народная война в Чили», 1973, и другие).", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 165, "text": "Автор сценических фарсов-арлекинад («Пальцем в глаз», 1953), документальных политических драм в традициях брехтовского театра («Народная война в Чили», 1973, и другие)." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"сценаристы\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"сценаристы\"}, {\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"документальные политические драмы\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"документальные политические драмы\"}, {\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"брежневский театр\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"брежневский театр\"}]", "sample": { "sent_id": 165, "text": "Автор сценических фарсов-арлекинад («Пальцем в глаз», 1953), документальных политических драм в традициях брехтовского театра («Народная война в Чили», 1973, и другие).", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nАвтор сценических фарсов-арлекинад («Пальцем в глаз», 1953), документальных политических драм в традициях брехтовского театра («Народная война в Чили», 1973, и другие).<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 397, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 166, "text": "В 2001 принят в члены международного шутовского Коллежа патафизики, созданного в честь Альфреда Жарри.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "в честь" ], [ "79:86" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Коллежа патафизики" ], [ "48:66" ] ], "Target": [ [ "Альфреда Жарри" ], [ "87:101" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 166, "text": "В 2001 принят в члены международного шутовского Коллежа патафизики, созданного в честь Альфреда Жарри." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Альфред Жарри\", \"Target\": \"Коллежа патафизики\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в члены\"}]", "sample": { "sent_id": 166, "text": "В 2001 принят в члены международного шутовского Коллежа патафизики, созданного в честь Альфреда Жарри.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "в честь" ], [ "79:86" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Коллежа патафизики" ], [ "48:66" ] ], "Target": [ [ "Альфреда Жарри" ], [ "87:101" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ 2001 принят в члены международного шутовского Коллежа патафизики, созданного в честь Альфреда Жарри.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 370, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 167, "text": "В 2008 участвовал в съёмках фильма-расследования Джульетто Кьеза «9/11. Расследование с нуля» о событиях 11 сентября 2001 года в Нью-Йорке.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "9/11. Расследование с нуля" ], [ "66:92" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "съёмках фильма-расследования Джульетто Кьеза" ], [ "20:64" ] ] } ], "sent_id": 167, "text": "В 2008 участвовал в съёмках фильма-расследования Джульетто Кьеза «9/11. Расследование с нуля» о событиях 11 сентября 2001 года в Нью-Йорке." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"9/11. Расследование с нуля\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"съёмках фильма-расследования Джульетто Кьеза\"}]", "sample": { "sent_id": 167, "text": "В 2008 участвовал в съёмках фильма-расследования Джульетто Кьеза «9/11. Расследование с нуля» о событиях 11 сентября 2001 года в Нью-Йорке.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ 2008 участвовал в съёмках фильма-расследования Джульетто Кьеза «9/11. Расследование с нуля» о событиях 11 сентября 2001 года в Нью-Йорке.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 395, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 168, "text": "В банке РПЦ «Пересвет» ввели временную администрацию", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "РПЦ" ], [ "8:11" ] ], "Target": [ [ "временную администрацию" ], [ "29:52" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "ввели временную администрацию" ], [ "23:52" ] ] } ], "sent_id": 168, "text": "В банке РПЦ «Пересвет» ввели временную администрацию" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"РПЦ\", \"Target\": \"временную администрацию\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"ввели временную администрацию\"}]", "sample": { "sent_id": 168, "text": "В банке РПЦ «Пересвет» ввели временную администрацию", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ банке РПЦ «Пересвет» ввели временную администрацию<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 169, "text": "Банк России ввёл временную администрация во входящий в первую сотню по активам «коммерческий банк содействия благотворительности и духовному развитию Отечества „Пересвет“», крупнейшим акционером которого является Русская православная церковь.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "крупнейшим акционером" ], [ "173:194" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Русская православная церковь" ], [ "213:241" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "161:169" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "содействия благотворительности и духовному развитию Отечества" ], [ "98:159" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Русская православная церковь" ], [ "213:241" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "161:169" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 169, "text": "Банк России ввёл временную администрация во входящий в первую сотню по активам «коммерческий банк содействия благотворительности и духовному развитию Отечества „Пересвет“», крупнейшим акционером которого является Русская православная церковь." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Банк России\", \"Target\": \"временную администрацию\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"входящий в первую сотню по активам\"}, {\"Source\": \"Банк России\", \"Target\": \"«коммерческий банк содействия благотворительности и духовному развитию Отечества „Пересвет“\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"крупным акционером\"}, {\"Source\": \"Банк России\", \"Target\": \"Русская православная церковь\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"самым крупным акционером\"}]", "sample": { "sent_id": 169, "text": "Банк России ввёл временную администрация во входящий в первую сотню по активам «коммерческий банк содействия благотворительности и духовному развитию Отечества „Пересвет“», крупнейшим акционером которого является Русская православная церковь.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "крупнейшим акционером" ], [ "173:194" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Русская православная церковь" ], [ "213:241" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "161:169" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "содействия благотворительности и духовному развитию Отечества" ], [ "98:159" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Русская православная церковь" ], [ "213:241" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "161:169" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nБанк России ввёл временную администрация во входящий в первую сотню по активам «коммерческий банк содействия благотворительности и духовному развитию Отечества „Пересвет“», крупнейшим акционером которого является Русская православная церковь.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 388, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 170, "text": "При этом «Пересвет» винит в своих бедах средства массовой информации.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "винит" ], [ "20:25" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Пересвет" ], [ "10:18" ] ], "Target": [ [ "средства массовой информации" ], [ "40:68" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 170, "text": "При этом «Пересвет» винит в своих бедах средства массовой информации." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"«Пересвет»\", \"Target\": \"средства массовой информации\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"виновит\"}]", "sample": { "sent_id": 170, "text": "При этом «Пересвет» винит в своих бедах средства массовой информации.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "винит" ], [ "20:25" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Пересвет" ], [ "10:18" ] ], "Target": [ [ "средства массовой информации" ], [ "40:68" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПри этом «Пересвет» винит в своих бедах средства массовой информации.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 360, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 171, "text": "В сообщении пресс-службы ЦБ РФ говорится: Приказом Банка России от 21 10 2016 ОД 3628 в связи с неудовлетворением требований кредиторов по денежным обязательствам в сроки превышающие семь дней с момента наступления даты их удовлетворения с 21 10 2016 года назначена временная администрация по управлению Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество сроком на шесть месяцев На период деятельности временной администрации полномочия исполнительных органов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО приостановлены Одной из первоочередных задач временной администрации является проведение обследования финансового положения кредитной организации Одновременно Приказом Банка России от 21 10 2016 года ОД 3629 в соответствии со статьей 189 38 Федерального закона О несостоятельности банкротстве введен мораторий на удовлетворение требований кредиторов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО В соответствии с Федеральным законом О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации введение моратория на удовлетворение требований кредиторов банка является страховым случаем Выплаты вкладчикам АКБ ПЕРЕСВЕТ АО в том числе индивидуальным предпринимателям начнутся не позднее 14 дней со дня введения моратория Порядок выплаты страхового возмещения будет определен государственной корпорацией Агентство по страхованию вкладов Банк России проводит консультации с акционерами и крупнейшими кредиторами АКБ ПЕРЕСВЕТ в целях определения дальнейших перспектив деятельности кредитной организации", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "неудовлетворением требований кредиторов по денежным обязательствам" ], [ "96:162" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Банка России" ], [ "51:63" ] ], "Target": [ [ "Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество" ], [ "304:427" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 171, "text": "В сообщении пресс-службы ЦБ РФ говорится: Приказом Банка России от 21 10 2016 ОД 3628 в связи с неудовлетворением требований кредиторов по денежным обязательствам в сроки превышающие семь дней с момента наступления даты их удовлетворения с 21 10 2016 года назначена временная администрация по управлению Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество сроком на шесть месяцев На период деятельности временной администрации полномочия исполнительных органов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО приостановлены Одной из первоочередных задач временной администрации является проведение обследования финансового положения кредитной организации Одновременно Приказом Банка России от 21 10 2016 года ОД 3629 в соответствии со статьей 189 38 Федерального закона О несостоятельности банкротстве введен мораторий на удовлетворение требований кредиторов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО В соответствии с Федеральным законом О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации введение моратория на удовлетворение требований кредиторов банка является страховым случаем Выплаты вкладчикам АКБ ПЕРЕСВЕТ АО в том числе индивидуальным предпринимателям начнутся не позднее 14 дней со дня введения моратория Порядок выплаты страхового возмещения будет определен государственной корпорацией Агентство по страхованию вкладов Банк России проводит консультации с акционерами и крупнейшими кредиторами АКБ ПЕРЕСВЕТ в целях определения дальнейших перспектив деятельности кредитной организации" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Банка России\", \"Target\": \"временной администрации по управлению Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"временной администрации по управлению Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество\"}, {\"Source\": \"Банка России\", \"Target\": \"финансового положения кредитной организации\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"финансового положения кредитной организации\"}, {\"Source\": \"Банк России\", \"Target\": \"финансового положения кредитной организации\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"финансового положения кредитной организации\"}, {\"Source\": \"Банк России\", \"Target\": \"финансового положения кредитной организации\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"финансового положения кредитной организации\"}, {\"Source\": \"Банк России\", \"Target\": \"финансового положения кредитной организации\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"финансового положения кредитной организации\"}, {\"Source\": \"Банк России\", \"Target\": \"финансового положения кредитной организации\", \"", "sample": { "sent_id": 171, "text": "В сообщении пресс-службы ЦБ РФ говорится: Приказом Банка России от 21 10 2016 ОД 3628 в связи с неудовлетворением требований кредиторов по денежным обязательствам в сроки превышающие семь дней с момента наступления даты их удовлетворения с 21 10 2016 года назначена временная администрация по управлению Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество сроком на шесть месяцев На период деятельности временной администрации полномочия исполнительных органов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО приостановлены Одной из первоочередных задач временной администрации является проведение обследования финансового положения кредитной организации Одновременно Приказом Банка России от 21 10 2016 года ОД 3629 в соответствии со статьей 189 38 Федерального закона О несостоятельности банкротстве введен мораторий на удовлетворение требований кредиторов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО В соответствии с Федеральным законом О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации введение моратория на удовлетворение требований кредиторов банка является страховым случаем Выплаты вкладчикам АКБ ПЕРЕСВЕТ АО в том числе индивидуальным предпринимателям начнутся не позднее 14 дней со дня введения моратория Порядок выплаты страхового возмещения будет определен государственной корпорацией Агентство по страхованию вкладов Банк России проводит консультации с акционерами и крупнейшими кредиторами АКБ ПЕРЕСВЕТ в целях определения дальнейших перспектив деятельности кредитной организации", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "неудовлетворением требований кредиторов по денежным обязательствам" ], [ "96:162" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Банка России" ], [ "51:63" ] ], "Target": [ [ "Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество" ], [ "304:427" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ сообщении пресс-службы ЦБ РФ говорится: Приказом Банка России от 21 10 2016 ОД 3628 в связи с неудовлетворением требований кредиторов по денежным обязательствам в сроки превышающие семь дней с момента наступления даты их удовлетворения с 21 10 2016 года назначена временная администрация по управлению Акционерным коммерческим банком содействия благотворительности и духовному развитию Отечества ПЕРЕСВЕТ Акционерное общество сроком на шесть месяцев На период деятельности временной администрации полномочия исполнительных органов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО приостановлены Одной из первоочередных задач временной администрации является проведение обследования финансового положения кредитной организации Одновременно Приказом Банка России от 21 10 2016 года ОД 3629 в соответствии со статьей 189 38 Федерального закона О несостоятельности банкротстве введен мораторий на удовлетворение требований кредиторов АКБ ПЕРЕСВЕТ АО В соответствии с Федеральным законом О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации введение моратория на удовлетворение требований кредиторов банка является страховым случаем Выплаты вкладчикам АКБ ПЕРЕСВЕТ АО в том числе индивидуальным предпринимателям начнутся не позднее 14 дней со дня введения моратория Порядок выплаты страхового возмещения будет определен государственной корпорацией Агентство по страхованию вкладов Банк России проводит консультации с акционерами и крупнейшими кредиторами АКБ ПЕРЕСВЕТ в целях определения дальнейших перспектив деятельности кредитной организации<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 644, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 172, "text": "За несколько часов до этого международное рейтинговое агентство Standard & Poors Global Ratings (S&P) понизило долгосрочный кредитный рейтинг банка «Пересвет» до уровня «CCC-» с «B+», краткосрочный — до уровня «С» с «В».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "понизило", "рейтинг" ], [ "102:110", "134:141" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Standard & Poors Global Ratings" ], [ "64:95" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "149:157" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "S&P" ], [ "97:100" ] ], "Target": [ [ "банка «Пересвет»" ], [ "142:158" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "понизило долгосрочный кредитный рейтинг" ], [ "102:141" ] ] } ], "sent_id": 172, "text": "За несколько часов до этого международное рейтинговое агентство Standard & Poors Global Ratings (S&P) понизило долгосрочный кредитный рейтинг банка «Пересвет» до уровня «CCC-» с «B+», краткосрочный — до уровня «С» с «В»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"S&P\", \"Target\": \"банка «Пересвет»\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"понизило долгосрочный кредитный рейтинг\"}, {\"Source\": \"S&P\", \"Target\": \"банк «Пересвет»\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"понизило краткосрочный кредитный рейтинг\"}]", "sample": { "sent_id": 172, "text": "За несколько часов до этого международное рейтинговое агентство Standard & Poors Global Ratings (S&P) понизило долгосрочный кредитный рейтинг банка «Пересвет» до уровня «CCC-» с «B+», краткосрочный — до уровня «С» с «В».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "понизило", "рейтинг" ], [ "102:110", "134:141" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Standard & Poors Global Ratings" ], [ "64:95" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "149:157" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЗа несколько часов до этого международное рейтинговое агентство Standard & Poors Global Ratings (S&P) понизило долгосрочный кредитный рейтинг банка «Пересвет» до уровня «CCC-» с «B+», краткосрочный — до уровня «С» с «В».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 402, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 173, "text": "Рейтинг «Пересвета» по национальной шкале был понижен до «ruCCC-» с «ruA+».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "понижен" ], [ "46:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Пересвета" ], [ "9:18" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 173, "text": "Рейтинг «Пересвета» по национальной шкале был понижен до «ruCCC-» с «ruA+»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"«Пересвет»\", \"Target\": \"«ruCCC-»\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"снижен до\"}]", "sample": { "sent_id": 173, "text": "Рейтинг «Пересвета» по национальной шкале был понижен до «ruCCC-» с «ruA+».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "понижен" ], [ "46:53" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Пересвета" ], [ "9:18" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРейтинг «Пересвета» по национальной шкале был понижен до «ruCCC-» с «ruA+».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 371, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 174, "text": "20 октября 2016 года рейтинговое агентство Fitch сообщило, что может понизить рейтинг «Пересвета» до дефолтного, если кредитная организация ужесточит или продлит ограничения на выдачу вкладов.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "понизить рейтинг" ], [ "69:85" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Fitch" ], [ "43:48" ] ], "Target": [ [ "Пересвета" ], [ "87:96" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 174, "text": "20 октября 2016 года рейтинговое агентство Fitch сообщило, что может понизить рейтинг «Пересвета» до дефолтного, если кредитная организация ужесточит или продлит ограничения на выдачу вкладов." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"20 октября 2016 года рейтинговое агентство Fitch\", \"Target\": \"Пересвета\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"может понизить рейтинг до дефолтного\"}]", "sample": { "sent_id": 174, "text": "20 октября 2016 года рейтинговое агентство Fitch сообщило, что может понизить рейтинг «Пересвета» до дефолтного, если кредитная организация ужесточит или продлит ограничения на выдачу вкладов.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "понизить рейтинг" ], [ "69:85" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Fitch" ], [ "43:48" ] ], "Target": [ [ "Пересвета" ], [ "87:96" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n20 октября 2016 года рейтинговое агентство Fitch сообщило, что может понизить рейтинг «Пересвета» до дефолтного, если кредитная организация ужесточит или продлит ограничения на выдачу вкладов.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 392, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 175, "text": "В тот же день российские рейтинговые агентства RAEX (Эксперт РА) и Рус-Рейтинг (RusRating) также допустили изменение рейтинга финансовой организации.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Российские рейтинговые агентства RAEX (Эксперт РА) и Рус-Рейтинг (RusRating)" ], [ "14:90" ] ], "Target": [ [ "финансовой организации" ], [ "126:148" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "допустили изменение рейтинга" ], [ "97:125" ] ] } ], "sent_id": 175, "text": "В тот же день российские рейтинговые агентства RAEX (Эксперт РА) и Рус-Рейтинг (RusRating) также допустили изменение рейтинга финансовой организации." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Российские рейтинговые агентства RAEX (Эксперт РА) и Рус-Рейтинг (RusRating)\", \"Target\": \"финансовой организации\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"допустили изменение рейтинга\"}]", "sample": { "sent_id": 175, "text": "В тот же день российские рейтинговые агентства RAEX (Эксперт РА) и Рус-Рейтинг (RusRating) также допустили изменение рейтинга финансовой организации.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ тот же день российские рейтинговые агентства RAEX (Эксперт РА) и Рус-Рейтинг (RusRating) также допустили изменение рейтинга финансовой организации.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 176, "text": "Вчера «Пересвет» не сумел привлечь два миллиарда рублей путём размещения облигаций.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 176, "text": "Вчера «Пересвет» не сумел привлечь два миллиарда рублей путём размещения облигаций." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"«Пересвет»\", \"Target\": \"двух миллиарда рублей\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не сумел привлечь\"}]", "sample": { "sent_id": 176, "text": "Вчера «Пересвет» не сумел привлечь два миллиарда рублей путём размещения облигаций.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВчера «Пересвет» не сумел привлечь два миллиарда рублей путём размещения облигаций.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 177, "text": "В тот же день «Пересвет» выплатил кредиторам купонные доходы по облигациям, выпущенным 19 августа 2014 года.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 177, "text": "В тот же день «Пересвет» выплатил кредиторам купонные доходы по облигациям, выпущенным 19 августа 2014 года." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"«Пересвет»\", \"Target\": \"купонные доходы\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"поскольку облигации выплачены\"}]", "sample": { "sent_id": 177, "text": "В тот же день «Пересвет» выплатил кредиторам купонные доходы по облигациям, выпущенным 19 августа 2014 года.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ тот же день «Пересвет» выплатил кредиторам купонные доходы по облигациям, выпущенным 19 августа 2014 года.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 178, "text": "При этом банк «Пересвет» возложил ответственность за неудачное размещение облигаций, помешавшее привлечь два миллиарда рублей, на средства массовой информации", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "возложил ответственность" ], [ "25:49" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Пересвет" ], [ "15:23" ] ], "Target": [ [ "средства массовой информации" ], [ "130:158" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "банк «Пересвет»" ], [ "9:24" ] ], "Target": [ [ "размещение облигаций" ], [ "63:83" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "размещение облигаций" ], [ "63:83" ] ] }, { "Source": [ [ "банк «Пересвет»" ], [ "9:24" ] ], "Target": [ [ "массовой информации" ], [ "139:158" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "массовой информации" ], [ "139:158" ] ] } ], "sent_id": 178, "text": "При этом банк «Пересвет» возложил ответственность за неудачное размещение облигаций, помешавшее привлечь два миллиарда рублей, на средства массовой информации" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"банк «Пересвет»\", \"Target\": \"размещение облигаций\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"размещение облигаций\"}, {\"Source\": \"банк «Пересвет»\", \"Target\": \"массовой информации\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"массовой информации\"}]", "sample": { "sent_id": 178, "text": "При этом банк «Пересвет» возложил ответственность за неудачное размещение облигаций, помешавшее привлечь два миллиарда рублей, на средства массовой информации", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "возложил ответственность" ], [ "25:49" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Пересвет" ], [ "15:23" ] ], "Target": [ [ "средства массовой информации" ], [ "130:158" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПри этом банк «Пересвет» возложил ответственность за неудачное размещение облигаций, помешавшее привлечь два миллиарда рублей, на средства массовой информации<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 371, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 179, "text": "В октябре 2016 года СМИ со ссылкой на данные рейтингового агентства Fitch сообщили о том, что крупные заемщики «Пересвета» «имеют некоторые признаки аффилированности друг с другом либо с акционерами или менеджментом банка».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "крупные заемщики", "имеют некоторые признаки аффилированности друг с другом либо с акционерами или менеджментом банка" ], [ "94:110", "124:221" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Fitch" ], [ "68:73" ] ], "Target": [ [ "Пересвета" ], [ "112:121" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 179, "text": "В октябре 2016 года СМИ со ссылкой на данные рейтингового агентства Fitch сообщили о том, что крупные заемщики «Пересвета» «имеют некоторые признаки аффилированности друг с другом либо с акционерами или менеджментом банка»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Медиа\", \"Target\": \"имеют некоторые признаки аффилированности друг с другом либо с акционерами или менеджментом банка\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"данные рейтингового агентства Fitch\"}]", "sample": { "sent_id": 179, "text": "В октябре 2016 года СМИ со ссылкой на данные рейтингового агентства Fitch сообщили о том, что крупные заемщики «Пересвета» «имеют некоторые признаки аффилированности друг с другом либо с акционерами или менеджментом банка».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "крупные заемщики", "имеют некоторые признаки аффилированности друг с другом либо с акционерами или менеджментом банка" ], [ "94:110", "124:221" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Fitch" ], [ "68:73" ] ], "Target": [ [ "Пересвета" ], [ "112:121" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ октябре 2016 года СМИ со ссылкой на данные рейтингового агентства Fitch сообщили о том, что крупные заемщики «Пересвета» «имеют некоторые признаки аффилированности друг с другом либо с акционерами или менеджментом банка».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 399, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 180, "text": "То есть структуры, получившие деньги, не имеют реальных активов, а «Пересвет» при этом является их единственным кредитором, поясняли в Fitch.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "структуры, получившие деньги, не имеют реальных активов" ], [ "8:63" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Fitch" ], [ "135:140" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "68:76" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Fitch" ], [ "135:140" ] ], "Target": [ [ "структуры, получившие деньги" ], [ "8:36" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "не имеют реальных активов" ], [ "38:63" ] ] } ], "sent_id": 180, "text": "То есть структуры, получившие деньги, не имеют реальных активов, а «Пересвет» при этом является их единственным кредитором, поясняли в Fitch." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Fitch\", \"Target\": \"структуры, получившие деньги\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не имеют реальных активов\"}]", "sample": { "sent_id": 180, "text": "То есть структуры, получившие деньги, не имеют реальных активов, а «Пересвет» при этом является их единственным кредитором, поясняли в Fitch.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "структуры, получившие деньги, не имеют реальных активов" ], [ "8:63" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Fitch" ], [ "135:140" ] ], "Target": [ [ "Пересвет" ], [ "68:76" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТо есть структуры, получившие деньги, не имеют реальных активов, а «Пересвет» при этом является их единственным кредитором, поясняли в Fitch.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 375, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 181, "text": "Банк «Пересвет» работает с октября 1992 года.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Банк «Пересвет»" ], [ "0:15" ] ], "Target": [ [ "1992 года" ], [ "35:44" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "работает с" ], [ "16:26" ] ] } ], "sent_id": 181, "text": "Банк «Пересвет» работает с октября 1992 года." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Банк «Пересвет»\", \"Target\": \"1992 года\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"работает с\"}]", "sample": { "sent_id": 181, "text": "Банк «Пересвет» работает с октября 1992 года.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nБанк «Пересвет» работает с октября 1992 года.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 359, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 182, "text": "Более 49 процентов акций принадлежит РПЦ, еще 24 процента — Торгово-промышленной палате России.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 182, "text": "Более 49 процентов акций принадлежит РПЦ, еще 24 процента — Торгово-промышленной палате России." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"РПЦ\", \"Target\": \"акции\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"более 49 процентов\"}, {\"Source\": \"ТПП России\", \"Target\": \"акции\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"еще 24 процента\"}]", "sample": { "sent_id": 182, "text": "Более 49 процентов акций принадлежит РПЦ, еще 24 процента — Торгово-промышленной палате России.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nБолее 49 процентов акций принадлежит РПЦ, еще 24 процента — Торгово-промышленной палате России.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 183, "text": "По итогам первого полугодия 2016 года банк занимает 41-е место по размеру активов.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 183, "text": "По итогам первого полугодия 2016 года банк занимает 41-е место по размеру активов." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"банк\", \"Target\": \"размера активов\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"первый полугодия 2016 года\"}]", "sample": { "sent_id": 183, "text": "По итогам первого полугодия 2016 года банк занимает 41-е место по размеру активов.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо итогам первого полугодия 2016 года банк занимает 41-е место по размеру активов.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 184, "text": "Скончалась Джанет Рено — первая женщина-генпрокурор США", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 184, "text": "Скончалась Джанет Рено — первая женщина-генпрокурор США" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"Джанет Рено\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"Сошла с ума\"}]", "sample": { "sent_id": 184, "text": "Скончалась Джанет Рено — первая женщина-генпрокурор США", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСкончалась Джанет Рено — первая женщина-генпрокурор США<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 185, "text": "В США скончалась Джанет Рено — первая женщина, ставшая генеральным прокурором страны, и оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов, сопровождавших работу администрации президента Билла Клинтона.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов" ], [ "88:142" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Джанет Рено" ], [ "17:28" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов" ], [ "88:142" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "администрации президента Билла Клинтона" ], [ "166:205" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Джанет Рено" ], [ "17:28" ] ], "Target": [ [ "генеральным прокурором страны" ], [ "55:84" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "в центре нескольких политических скандалов" ], [ "100:142" ] ] } ], "sent_id": 185, "text": "В США скончалась Джанет Рено — первая женщина, ставшая генеральным прокурором страны, и оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов, сопровождавших работу администрации президента Билла Клинтона." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Джанет Рено\", \"Target\": \"генеральным прокурором страны\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в центре нескольких политических скандалов\"}, {\"Source\": \"президент Билла Клинтона\", \"Target\": \"работу администрации\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в центре нескольких политических скандалов\"}]", "sample": { "sent_id": 185, "text": "В США скончалась Джанет Рено — первая женщина, ставшая генеральным прокурором страны, и оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов, сопровождавших работу администрации президента Билла Клинтона.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов" ], [ "88:142" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Джанет Рено" ], [ "17:28" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов" ], [ "88:142" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "администрации президента Билла Клинтона" ], [ "166:205" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ США скончалась Джанет Рено — первая женщина, ставшая генеральным прокурором страны, и оказавшаяся в центре нескольких политических скандалов, сопровождавших работу администрации президента Билла Клинтона.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 385, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 186, "text": "Рено умерла в ночь на понедельник, 7 ноября 2016 года, в возрасте 78 лет в результате осложнений болезни Паркинсона.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "РЕНО" ], [ "0:4" ] ], "Target": [ [ "РЕНО" ], [ "0:4" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "РЕНО умерла" ], [ "0:11" ] ] } ], "sent_id": 186, "text": "Рено умерла в ночь на понедельник, 7 ноября 2016 года, в возрасте 78 лет в результате осложнений болезни Паркинсона." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"РЕНО\", \"Target\": \"РЕНО\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"РЕНО умерла\"}]", "sample": { "sent_id": 186, "text": "Рено умерла в ночь на понедельник, 7 ноября 2016 года, в возрасте 78 лет в результате осложнений болезни Паркинсона.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРено умерла в ночь на понедельник, 7 ноября 2016 года, в возрасте 78 лет в результате осложнений болезни Паркинсона.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 375, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 187, "text": "Об этом сообщила её крестница Габриэль Даламберт.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 187, "text": "Об этом сообщила её крестница Габриэль Даламберт." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Габриэль Даламберт\", \"Target\": \"ее крестница\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"сообщила\"}]", "sample": { "sent_id": 187, "text": "Об этом сообщила её крестница Габриэль Даламберт.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОб этом сообщила её крестница Габриэль Даламберт.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 357, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 188, "text": "По словам Даламберт, Рено провела последние дни своей жизни в доме в Майами в окружении членов семьи и друзей.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Даламберт" ], [ "10:19" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "21:25" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "последние дни своей жизни в доме в Майами в окружении членов семьи и друзей" ], [ "34:109" ] ] } ], "sent_id": 188, "text": "По словам Даламберт, Рено провела последние дни своей жизни в доме в Майами в окружении членов семьи и друзей." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Даламберт\", \"Target\": \"Рено\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"последние дни своей жизни в доме в Майами в окружении членов семьи и друзей\"}]", "sample": { "sent_id": 188, "text": "По словам Даламберт, Рено провела последние дни своей жизни в доме в Майами в окружении членов семьи и друзей.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо словам Даламберт, Рено провела последние дни своей жизни в доме в Майами в окружении членов семьи и друзей.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 189, "text": "Бывший прокурор из Майами, Рено проработала в должности генерального прокурора почти восемь лет, что является рекордом за последнее столетие.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 189, "text": "Бывший прокурор из Майами, Рено проработала в должности генерального прокурора почти восемь лет, что является рекордом за последнее столетие." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Бывший прокурор из Майами, Рено\", \"Target\": \"генеральный прокурор\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"работала в должности генерального прокурора почти восемь лет, что является рекордом за последнее столетие.\"}]", "sample": { "sent_id": 189, "text": "Бывший прокурор из Майами, Рено проработала в должности генерального прокурора почти восемь лет, что является рекордом за последнее столетие.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nБывший прокурор из Майами, Рено проработала в должности генерального прокурора почти восемь лет, что является рекордом за последнее столетие.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 371, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 190, "text": "Одна из самых узнаваемых и противоречивых фигур в администрации Клинтона, Рено уже в самом начале работы в качестве генпрокурора столкнулась с критикой в связи со штурмом поместья в Уэйко, штат Техас, где находились члены секты «Ветвь Давидова» во главе с её лидером Дэвидом Корешом.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "штурмом поместья в Уэйко" ], [ "163:187" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ], "Target": [ [ "Ветвь Давидова" ], [ "229:243" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "штурмом поместья в Уэйко" ], [ "163:187" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ], "Target": [ [ "Дэвидом Корешом" ], [ "267:282" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "узнаваемых" ], [ "14:24" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "противоречивых" ], [ "27:41" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "критикой" ], [ "143:151" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 190, "text": "Одна из самых узнаваемых и противоречивых фигур в администрации Клинтона, Рено уже в самом начале работы в качестве генпрокурора столкнулась с критикой в связи со штурмом поместья в Уэйко, штат Техас, где находились члены секты «Ветвь Давидова» во главе с её лидером Дэвидом Корешом." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"штормом поместья в Уэйко, штат Техас\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"штормом поместья в Уэйко, штат Техас\"}, {\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"членами секты «Ветвь Давидова»\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"членами секты «Ветвь Давидова»\"}, {\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"Дэвида Корешом\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"Дэвида Корешом\"}]", "sample": { "sent_id": 190, "text": "Одна из самых узнаваемых и противоречивых фигур в администрации Клинтона, Рено уже в самом начале работы в качестве генпрокурора столкнулась с критикой в связи со штурмом поместья в Уэйко, штат Техас, где находились члены секты «Ветвь Давидова» во главе с её лидером Дэвидом Корешом.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "штурмом поместья в Уэйко" ], [ "163:187" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ], "Target": [ [ "Ветвь Давидова" ], [ "229:243" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "штурмом поместья в Уэйко" ], [ "163:187" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ], "Target": [ [ "Дэвидом Корешом" ], [ "267:282" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "узнаваемых" ], [ "14:24" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "противоречивых" ], [ "27:41" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "критикой" ], [ "143:151" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "74:78" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОдна из самых узнаваемых и противоречивых фигур в администрации Клинтона, Рено уже в самом начале работы в качестве генпрокурора столкнулась с критикой в связи со штурмом поместья в Уэйко, штат Техас, где находились члены секты «Ветвь Давидова» во главе с её лидером Дэвидом Корешом.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 411, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 191, "text": "Во время штурма Кореш и около 80 его последователей погибли.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Кореш" ], [ "16:21" ] ], "Target": [ [ "Кореш" ], [ "16:21" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "во время штурма Кореш и около 80 его последователей погибли" ], [ "0:59" ] ] } ], "sent_id": 191, "text": "Во время штурма Кореш и около 80 его последователей погибли." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Кореш\", \"Target\": \"Кореш\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"во время штурма Кореш и около 80 его последователей погибли\"}]", "sample": { "sent_id": 191, "text": "Во время штурма Кореш и около 80 его последователей погибли.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВо время штурма Кореш и около 80 его последователей погибли.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 358, "generated_len": [ 132 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 192, "text": "Рено часто говорила: «За всё отвечаю я», позаимствовав эту фразу у президента Гарри Трумэна.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Рено" ], [ "0:4" ] ], "Target": [ [ "за всё отвечаю я" ], [ "22:38" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "позаимствовав эту фразу у президента Гарри Трумэна" ], [ "41:91" ] ] } ], "sent_id": 192, "text": "Рено часто говорила: «За всё отвечаю я», позаимствовав эту фразу у президента Гарри Трумэна." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"за всё отвечаю я\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"позаимствовав эту фразу у президента Гарри Трумэна\"}, {\"Source\": \"Президент Гарри Трумэн\", \"Target\": \"за всё отвечаю я\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"позаимствовав эту фразу у президента Гарри Трумэна\"}]", "sample": { "sent_id": 192, "text": "Рено часто говорила: «За всё отвечаю я», позаимствовав эту фразу у президента Гарри Трумэна.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРено часто говорила: «За всё отвечаю я», позаимствовав эту фразу у президента Гарри Трумэна.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 193, "text": "После Уэйко Рено оказалась в центре других спорных ситуаций и скандалов, преследовавших администрацию Клинтона, включая дело «Уайтуотер» (), «» (), Монику Левински, предполагаемый ядерный шпионаж со стороны Китая и сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "спорных ситуаций и скандалов" ], [ "43:71" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Монику Левински" ], [ "148:163" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "спорных ситуаций и скандалов" ], [ "43:71" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "12:16" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "сомнительное" ], [ "215:227" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "12:16" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Уэйко Рено" ], [ "6:16" ] ], "Target": [ [ "Уайтуотер" ], [ "126:135" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "Уайтуотер" ], [ "126:135" ] ] }, { "Source": [ [ "Уэйко Рено" ], [ "6:16" ] ], "Target": [ [ "ядерный шпионаж со стороны Китая" ], [ "180:212" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "ядерный шпионаж со стороны Китая" ], [ "180:212" ] ] }, { "Source": [ [ "Уэйко Рено" ], [ "6:16" ] ], "Target": [ [ "сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году" ], [ "215:292" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году" ], [ "215:292" ] ] } ], "sent_id": 193, "text": "После Уэйко Рено оказалась в центре других спорных ситуаций и скандалов, преследовавших администрацию Клинтона, включая дело «Уайтуотер» (), «» (), Монику Левински, предполагаемый ядерный шпионаж со стороны Китая и сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Уэйко Рено\", \"Target\": \"свою роль в других спорных ситуациях и скандалах\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"свою роль в других спорных ситуациях и скандалах\"}, {\"Source\": \"Уэйко Рено\", \"Target\": \"Уайтуотер\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"Уайтуотер\"}, {\"Source\": \"Уэйко Рено\", \"Target\": \"ядерный шпионаж со стороны Китая\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"ядерный шпионаж со стороны Китая\"}, {\"Source\": \"Уэйко Рено\", \"Target\": \"сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году\"}]", "sample": { "sent_id": 193, "text": "После Уэйко Рено оказалась в центре других спорных ситуаций и скандалов, преследовавших администрацию Клинтона, включая дело «Уайтуотер» (), «» (), Монику Левински, предполагаемый ядерный шпионаж со стороны Китая и сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "спорных ситуаций и скандалов" ], [ "43:71" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Монику Левински" ], [ "148:163" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "спорных ситуаций и скандалов" ], [ "43:71" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "12:16" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "сомнительное" ], [ "215:227" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "12:16" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПосле Уэйко Рено оказалась в центре других спорных ситуаций и скандалов, преследовавших администрацию Клинтона, включая дело «Уайтуотер» (), «» (), Монику Левински, предполагаемый ядерный шпионаж со стороны Китая и сомнительное финансирование предвыборной кампании Клинтона и Гора в 1996 году.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 413, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 194, "text": "Весной 2000 года Рено санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана, что возмутило американцев кубинского происхождения из её родного города.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "возмутило" ], [ "90:99" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "американцев кубинского происхождения" ], [ "100:136" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "17:21" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана" ], [ "22:84" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "американцев кубинского происхождения" ], [ "100:136" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "17:21" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана" ], [ "22:84" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "17:21" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 194, "text": "Весной 2000 года Рено санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана, что возмутило американцев кубинского происхождения из её родного города." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"взятие мальчика Элиана\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"взятие мальчика Элиана\"}, {\"Source\": \"Американцы кубинского происхождения\", \"Target\": \"взятие мальчика Элиана\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"взятие мальчика Элиана\"}]", "sample": { "sent_id": 194, "text": "Весной 2000 года Рено санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана, что возмутило американцев кубинского происхождения из её родного города.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "возмутило" ], [ "90:99" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "американцев кубинского происхождения" ], [ "100:136" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "17:21" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана" ], [ "22:84" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "американцев кубинского происхождения" ], [ "100:136" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "17:21" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана" ], [ "22:84" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "17:21" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВесной 2000 года Рено санкционировала вооруженный захват пятилетнего мальчика Элиана, что возмутило американцев кубинского происхождения из её родного города.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 378, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 195, "text": "Ребёнок был отнят у проживающих в Майами родственников, с тем чтобы вернуть отцу, проживавшему на Кубе.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 195, "text": "Ребёнок был отнят у проживающих в Майами родственников, с тем чтобы вернуть отцу, проживавшему на Кубе." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"отнят\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"}, {\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"родственников\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"}, {\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"родственников\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"}, {\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"родственников\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"}, {\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"родственников\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"}, {\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"родственников\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"}, {\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"родственников\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"}, {\"Source\": \"Ребёнок\", \"Target\": \"родственников\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"отнят\"},", "sample": { "sent_id": 195, "text": "Ребёнок был отнят у проживающих в Майами родственников, с тем чтобы вернуть отцу, проживавшему на Кубе.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРебёнок был отнят у проживающих в Майами родственников, с тем чтобы вернуть отцу, проживавшему на Кубе.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 196, "text": "Джанет Вуд Рено родилась 21 июля 1938 года в семье газетных репортёров.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 196, "text": "Джанет Вуд Рено родилась 21 июля 1938 года в семье газетных репортёров." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Джанет Вуд Рено\", \"Target\": \"21 июля 1938 года\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"недоступная информация\"}]", "sample": { "sent_id": 196, "text": "Джанет Вуд Рено родилась 21 июля 1938 года в семье газетных репортёров.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nДжанет Вуд Рено родилась 21 июля 1938 года в семье газетных репортёров.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 197, "text": "Её детство прошло на окраине Эверглейдс, в усадьбе из кипариса и кирпича, построенной её матерью.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "детство" ], [ "3:10" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "на окраине Эверглейдс, в усадьбе из кипариса и кирпича, построенной её матерью." ], [ "18:97" ] ] } ], "sent_id": 197, "text": "Её детство прошло на окраине Эверглейдс, в усадьбе из кипариса и кирпича, построенной её матерью." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"детство\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"на окраине Эверглейдс, в усадьбе из кипариса и кирпича, построенной её матерью.\"}]", "sample": { "sent_id": 197, "text": "Её детство прошло на окраине Эверглейдс, в усадьбе из кипариса и кирпича, построенной её матерью.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЕё детство прошло на окраине Эверглейдс, в усадьбе из кипариса и кирпича, построенной её матерью.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 372, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 198, "text": "Именно сюда она позднее вернулась из Вашингтона.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "вернулась из Вашингтона" ], [ "24:47" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "вернулась из Вашингтона" ], [ "24:47" ] ] } ], "sent_id": 198, "text": "Именно сюда она позднее вернулась из Вашингтона." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"вернулась из Вашингтона\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"вернулась из Вашингтона\"}]", "sample": { "sent_id": 198, "text": "Именно сюда она позднее вернулась из Вашингтона.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nИменно сюда она позднее вернулась из Вашингтона.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 354, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 199, "text": "Её покойный брат Роберт Рено долгое время писал для газеты ''Newsday'' на Лонг-Айленде.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 199, "text": "Её покойный брат Роберт Рено долгое время писал для газеты ''Newsday'' на Лонг-Айленде." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Роберт Рено\", \"Target\": \"Newsday\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"написал для газеты\"}]", "sample": { "sent_id": 199, "text": "Её покойный брат Роберт Рено долгое время писал для газеты ''Newsday'' на Лонг-Айленде.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЕё покойный брат Роберт Рено долгое время писал для газеты ''Newsday'' на Лонг-Айленде.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 367, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 200, "text": "Получив диплом по химии в Корнельском университете, Рено поступила на юридический факультет Гарвардского университета, который закончила в 1963 году.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 200, "text": "Получив диплом по химии в Корнельском университете, Рено поступила на юридический факультет Гарвардского университета, который закончила в 1963 году." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"Гарвардский университет\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"окончила в 1963 году\"}, {\"Source\": \"Гарвардский университет\", \"Target\": \"юрист\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"окончила в 1963 году\"}]", "sample": { "sent_id": 200, "text": "Получив диплом по химии в Корнельском университете, Рено поступила на юридический факультет Гарвардского университета, который закончила в 1963 году.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПолучив диплом по химии в Корнельском университете, Рено поступила на юридический факультет Гарвардского университета, который закончила в 1963 году.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 377, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 201, "text": "Позднее Рено, чей рост был больше 180 сантиметров, сказала, что хотела стать юристом, «потому что не хотела, чтобы мне указывали, что делать».", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Рено" ], [ "8:12" ] ], "Target": [ [ "потому что не хотела, чтобы мне указывали, что делать" ], [ "87:140" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "хотела стать юристом" ], [ "64:84" ] ] } ], "sent_id": 201, "text": "Позднее Рено, чей рост был больше 180 сантиметров, сказала, что хотела стать юристом, «потому что не хотела, чтобы мне указывали, что делать»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"потому что не хотела, чтобы мне указывали, что делать\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"хотела стать юристом\"}]", "sample": { "sent_id": 201, "text": "Позднее Рено, чей рост был больше 180 сантиметров, сказала, что хотела стать юристом, «потому что не хотела, чтобы мне указывали, что делать».", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПозднее Рено, чей рост был больше 180 сантиметров, сказала, что хотела стать юристом, «потому что не хотела, чтобы мне указывали, что делать».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 382, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 202, "text": "Тогда Рено было 54 года.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 202, "text": "Тогда Рено было 54 года." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"54 года\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"лет\"}]", "sample": { "sent_id": 202, "text": "Тогда Рено было 54 года.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТогда Рено было 54 года.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 352, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 203, "text": "Клинтон предположил, что утверждение Рено станет «единственным случаем в этом году, когда я получил 98 голосов „за“ и ни одного „против“».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "получил 98 голосов „за“ и ни одного „против“" ], [ "92:136" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Клинтон" ], [ "0:7" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "37:41" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 203, "text": "Клинтон предположил, что утверждение Рено станет «единственным случаем в этом году, когда я получил 98 голосов „за“ и ни одного „против“»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Клинтон\", \"Target\": \"Рено\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"будет единственным случаем в этом году, когда я получил 98 голосов „за“ и ни одного „против“.\"}]", "sample": { "sent_id": 203, "text": "Клинтон предположил, что утверждение Рено станет «единственным случаем в этом году, когда я получил 98 голосов „за“ и ни одного „против“».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "получил 98 голосов „за“ и ни одного „против“" ], [ "92:136" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Клинтон" ], [ "0:7" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "37:41" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКлинтон предположил, что утверждение Рено станет «единственным случаем в этом году, когда я получил 98 голосов „за“ и ни одного „против“».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 379, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 204, "text": "Прошло чуть больше месяца после её вступления в должность, и Рено оказалась втянута в спорную ситуацию со штурмом здания с членами секты «Ветвь Давидова» в окрестностях Уэйко.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "секты" ], [ "131:136" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рено" ], [ "61:65" ] ], "Target": [ [ "Ветвь Давидова" ], [ "138:152" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "секты" ], [ "131:136" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Ветвь Давидова" ], [ "138:152" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Рено" ], [ "61:65" ] ], "Target": [ [ "втянута в спорную ситуацию со штурмом здания с членами секты «Ветвь Давидова» в окрестностях Уэйко" ], [ "76:174" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "втянута в спорную ситуацию" ], [ "76:102" ] ] } ], "sent_id": 204, "text": "Прошло чуть больше месяца после её вступления в должность, и Рено оказалась втянута в спорную ситуацию со штурмом здания с членами секты «Ветвь Давидова» в окрестностях Уэйко." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Рено\", \"Target\": \"втянута в спорную ситуацию со штурмом здания с членами секты «Ветвь Давидова» в окрестностях Уэйко\", 'Polarity': \"NEG\", \"Expression\": \"втянута в спорную ситуацию\"}]", "sample": { "sent_id": 204, "text": "Прошло чуть больше месяца после её вступления в должность, и Рено оказалась втянута в спорную ситуацию со штурмом здания с членами секты «Ветвь Давидова» в окрестностях Уэйко.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "секты" ], [ "131:136" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Рено" ], [ "61:65" ] ], "Target": [ [ "Ветвь Давидова" ], [ "138:152" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "секты" ], [ "131:136" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "Ветвь Давидова" ], [ "138:152" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПрошло чуть больше месяца после её вступления в должность, и Рено оказалась втянута в спорную ситуацию со штурмом здания с членами секты «Ветвь Давидова» в окрестностях Уэйко.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 386, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 205, "text": "В 1995 году у Рено была диагностирована болезнь Паркинсона.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Рено" ], [ "14:18" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "была диагностирована" ], [ "19:39" ] ] } ], "sent_id": 205, "text": "В 1995 году у Рено была диагностирована болезнь Паркинсона." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"Рено\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"была диагностирована\"}]", "sample": { "sent_id": 205, "text": "В 1995 году у Рено была диагностирована болезнь Паркинсона.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ 1995 году у Рено была диагностирована болезнь Паркинсона.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 362, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 206, "text": "Канал Грибоедова, вид в сторону Спаса на Крови", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 206, "text": "Канал Грибоедова, вид в сторону Спаса на Крови" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Канал Грибоедова\", \"Target\": \"Спаса на Крови\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"вид в сторону Спаса на Крови\"}]", "sample": { "sent_id": 206, "text": "Канал Грибоедова, вид в сторону Спаса на Крови", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКанал Грибоедова, вид в сторону Спаса на Крови<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 357, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 207, "text": "На набережную канала Грибоедова по очереди вышли трое священников с плакатами.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 207, "text": "На набережную канала Грибоедова по очереди вышли трое священников с плакатами." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"НАБЕРЖНАЯ КАНАЛОВ\", \"Target\": \"НАБЕРЖНАЯ КАНАЛОВ\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"НАБЕРЖНАЯ КАНАЛОВ по очереди\"}]", "sample": { "sent_id": 207, "text": "На набережную канала Грибоедова по очереди вышли трое священников с плакатами.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nНа набережную канала Грибоедова по очереди вышли трое священников с плакатами.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 360, "generated_len": [ 256 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 208, "text": "Опубликовано письмо деда Дональда Трампа с просьбой разрешить ему остаться в Германии", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "просьбой разрешить" ], [ "43:61" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "деда Дональда Трампа" ], [ "20:40" ] ], "Target": [ [ "Германии" ], [ "77:85" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 208, "text": "Опубликовано письмо деда Дональда Трампа с просьбой разрешить ему остаться в Германии" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Дональд Трамп\", \"Target\": \"оставиться в Германии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"просьба разрешить\"}]", "sample": { "sent_id": 208, "text": "Опубликовано письмо деда Дональда Трампа с просьбой разрешить ему остаться в Германии", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "просьбой разрешить" ], [ "43:61" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "деда Дональда Трампа" ], [ "20:40" ] ], "Target": [ [ "Германии" ], [ "77:85" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОпубликовано письмо деда Дональда Трампа с просьбой разрешить ему остаться в Германии<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 361, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 209, "text": "Письмо, написанное Фридрихом Трумпом в 1905 году и впервые опубликованное на этой неделе немецким журналом ''Bild'', адресовано принцу-регенту Баварскому Луитпольду с просьбой позволить Трампу остаться в Германии.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 209, "text": "Письмо, написанное Фридрихом Трумпом в 1905 году и впервые опубликованное на этой неделе немецким журналом ''Bild'', адресовано принцу-регенту Баварскому Луитпольду с просьбой позволить Трампу остаться в Германии." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Фридрих Трумп\", \"Target\": \"принцу-регенту Баварскому Луитпольду\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"просить позволить Трампу остаться в Германии\"}, {\"Source\": \"принцу-регенту Баварскому Луитпольду\", \"Target\": \"Трампу\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"оставаться в Германии\"}]", "sample": { "sent_id": 209, "text": "Письмо, написанное Фридрихом Трумпом в 1905 году и впервые опубликованное на этой неделе немецким журналом ''Bild'', адресовано принцу-регенту Баварскому Луитпольду с просьбой позволить Трампу остаться в Германии.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПисьмо, написанное Фридрихом Трумпом в 1905 году и впервые опубликованное на этой неделе немецким журналом ''Bild'', адресовано принцу-регенту Баварскому Луитпольду с просьбой позволить Трампу остаться в Германии.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 397, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 210, "text": "Фридрих Трумп покинул страну в возрасте 16 лет, чтобы попытать счастья в США.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Фридрих Трумп" ], [ "0:13" ] ], "Target": [ [ "страну" ], [ "22:28" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "16 лет, чтобы попытать счастья в США" ], [ "40:76" ] ] } ], "sent_id": 210, "text": "Фридрих Трумп покинул страну в возрасте 16 лет, чтобы попытать счастья в США." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Фридрих Трумп\", \"Target\": \"страну\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"16 лет, чтобы попытать счастья в США\"}]", "sample": { "sent_id": 210, "text": "Фридрих Трумп покинул страну в возрасте 16 лет, чтобы попытать счастья в США.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nФридрих Трумп покинул страну в возрасте 16 лет, чтобы попытать счастья в США.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 211, "text": "По данным газеты ''The Washington Post'', он преуспел и сколотил состояние, управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки на территории Юкон.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "The Washington Post" ], [ "19:38" ] ], "Target": [ [ "состояние" ], [ "65:74" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "преуспел и сколотил состояние" ], [ "45:74" ] ] }, { "Source": [ [ "The Washington Post" ], [ "19:38" ] ], "Target": [ [ "Юкон" ], [ "185:189" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки" ], [ "76:170" ] ] }, { "Source": [ [ "The Washington Post" ], [ "19:38" ] ], "Target": [ [ "Юкон" ], [ "185:189" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "состояние, управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки" ], [ "65:170" ] ] } ], "sent_id": 211, "text": "По данным газеты ''The Washington Post'', он преуспел и сколотил состояние, управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки на территории Юкон." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"The Washington Post\", \"Target\": \"состояние\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"преуспел и сколотил состояние\"}, {\"Source\": \"The Washington Post\", \"Target\": \"Юкон\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки\"}, {\"Source\": \"The Washington Post\", \"Target\": \"Юкон\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"состояние, управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки\"}]", "sample": { "sent_id": 211, "text": "По данным газеты ''The Washington Post'', он преуспел и сколотил состояние, управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки на территории Юкон.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо данным газеты ''The Washington Post'', он преуспел и сколотил состояние, управляя тавернами и публичными домами на западном побережье страны во время Золотой лихорадки на территории Юкон.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 386, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 212, "text": "Как выразился один из источников, он «добывал золото у золотодобытчиков».", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "один из источников" ], [ "14:32" ] ], "Target": [ [ "золотодобытчиков" ], [ "55:71" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "добывал золото у золотодобытчиков" ], [ "38:71" ] ] } ], "sent_id": 212, "text": "Как выразился один из источников, он «добывал золото у золотодобытчиков»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"один из источников\", \"Target\": \"золотодобытчиков\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"добывал золото у золотодобытчиков\"}]", "sample": { "sent_id": 212, "text": "Как выразился один из источников, он «добывал золото у золотодобытчиков».", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКак выразился один из источников, он «добывал золото у золотодобытчиков».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 361, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 213, "text": "Однако, уезжая из Германии, Трумп нарушил закон об обязательной воинской повинности.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нарушил закон об обязательной воинской повинности" ], [ "34:83" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Германии" ], [ "18:26" ] ], "Target": [ [ "Трумп" ], [ "28:33" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Трумп" ], [ "28:33" ] ], "Target": [ [ "обязательной воинской повинности" ], [ "51:83" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ " нарушил закон" ], [ "33:47" ] ] } ], "sent_id": 213, "text": "Однако, уезжая из Германии, Трумп нарушил закон об обязательной воинской повинности." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Трумп\", \"Target\": \"обязательной воинской повинности\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \" нарушил закон\"}]", "sample": { "sent_id": 213, "text": "Однако, уезжая из Германии, Трумп нарушил закон об обязательной воинской повинности.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "нарушил закон об обязательной воинской повинности" ], [ "34:83" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Германии" ], [ "18:26" ] ], "Target": [ [ "Трумп" ], [ "28:33" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОднако, уезжая из Германии, Трумп нарушил закон об обязательной воинской повинности.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 360, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 214, "text": "В одной из своих поездок он познакомился с будущей женой, но, когда та заскучала по родине и захотела вернуться в Германию, проблемы с законом дали себя знать.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "заскучала по родине" ], [ "71:90" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "женой" ], [ "51:56" ] ], "Target": [ [ "Германию" ], [ "114:122" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "захотела вернуться" ], [ "93:111" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "женой" ], [ "51:56" ] ], "Target": [ [ "Германию" ], [ "114:122" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 214, "text": "В одной из своих поездок он познакомился с будущей женой, но, когда та заскучала по родине и захотела вернуться в Германию, проблемы с законом дали себя знать." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"НА НЕКОТОРУЮ\", \"Target\": \"закон\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"заскучала по родине и захотела вернуться в Германию\"}]", "sample": { "sent_id": 214, "text": "В одной из своих поездок он познакомился с будущей женой, но, когда та заскучала по родине и захотела вернуться в Германию, проблемы с законом дали себя знать.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "заскучала по родине" ], [ "71:90" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "женой" ], [ "51:56" ] ], "Target": [ [ "Германию" ], [ "114:122" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "захотела вернуться" ], [ "93:111" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "женой" ], [ "51:56" ] ], "Target": [ [ "Германию" ], [ "114:122" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ одной из своих поездок он познакомился с будущей женой, но, когда та заскучала по родине и захотела вернуться в Германию, проблемы с законом дали себя знать.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 378, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 215, "text": "«Американский гражданин и пенсионер Фридрих Трумп, в настоящее время проживающий в Кальштадте, настоящим уведомляется о необходимости покинуть Баварию. В противном случае он подвергнется депортации», — ответили власти в документе от февраля 1905 года, сообщает «Немецкая волна».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "депортации" ], [ "187:197" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "власти" ], [ "211:217" ] ], "Target": [ [ "Фридрих Трумп" ], [ "36:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "необходимости покинуть" ], [ "120:142" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Баварию" ], [ "143:150" ] ], "Target": [ [ "Фридрих Трумп" ], [ "36:49" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 215, "text": "«Американский гражданин и пенсионер Фридрих Трумп, в настоящее время проживающий в Кальштадте, настоящим уведомляется о необходимости покинуть Баварию. В противном случае он подвергнется депортации», — ответили власти в документе от февраля 1905 года, сообщает «Немецкая волна»." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"в документах от февраля 1905 года\", \"Target\": \"депортации\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"в настоящее время проживающий в Кальштадте, настоящим уведомляется о необходимости покинуть Баварию.\"}]", "sample": { "sent_id": 215, "text": "«Американский гражданин и пенсионер Фридрих Трумп, в настоящее время проживающий в Кальштадте, настоящим уведомляется о необходимости покинуть Баварию. В противном случае он подвергнется депортации», — ответили власти в документе от февраля 1905 года, сообщает «Немецкая волна».", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "депортации" ], [ "187:197" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "власти" ], [ "211:217" ] ], "Target": [ [ "Фридрих Трумп" ], [ "36:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "необходимости покинуть" ], [ "120:142" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "Баварию" ], [ "143:150" ] ], "Target": [ [ "Фридрих Трумп" ], [ "36:49" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n«Американский гражданин и пенсионер Фридрих Трумп, в настоящее время проживающий в Кальштадте, настоящим уведомляется о необходимости покинуть Баварию. В противном случае он подвергнется депортации», — ответили власти в документе от февраля 1905 года, сообщает «Немецкая волна».<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 405, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 216, "text": "Таким образом, письмо Трумпа принцу-регенту не помогло ему остаться в стране.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Трумп" ], [ "22:27" ] ], "Target": [ [ "регенту" ], [ "36:43" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "не помогло ему остаться в стране" ], [ "44:76" ] ] } ], "sent_id": 216, "text": "Таким образом, письмо Трумпа принцу-регенту не помогло ему остаться в стране." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Трумп\", \"Target\": \"регенту\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не помогло ему остаться в стране\"}]", "sample": { "sent_id": 216, "text": "Таким образом, письмо Трумпа принцу-регенту не помогло ему остаться в стране.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nТаким образом, письмо Трумпа принцу-регенту не помогло ему остаться в стране.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 217, "text": "Центр ядерной медицины и мордовский могильник: обзор СМИ Тамбовской области", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 217, "text": "Центр ядерной медицины и мордовский могильник: обзор СМИ Тамбовской области" } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"Центр ядерной медицины и мордовский могильник\", \"Polarity\": \"NULL\", \"Expression\": \"обзор СМИ Тамбовской области\"}]", "sample": { "sent_id": 217, "text": "Центр ядерной медицины и мордовский могильник: обзор СМИ Тамбовской области", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЦентр ядерной медицины и мордовский могильник: обзор СМИ Тамбовской области<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 218, "text": "Обзор СМИ Тамбовской области с 25 по 29 июля 2013 г.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 218, "text": "Обзор СМИ Тамбовской области с 25 по 29 июля 2013 г." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Обзор СМИ Тамбовской области с 25 по 29 июля 2013 г.\", \"Target\": \"25 по 29 июля 2013 г.\", 'Polarity': \"NULL\", \"Expression\": \"незаполнено\"}]", "sample": { "sent_id": 218, "text": "Обзор СМИ Тамбовской области с 25 по 29 июля 2013 г.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОбзор СМИ Тамбовской области с 25 по 29 июля 2013 г.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 219, "text": "Африканская чума впервые добралась до тамбовских свиней, констатирует \"Комсомольская правда-Тамбов\".", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Африканская чума" ], [ "0:16" ] ], "Target": [ [ "тамбовских свиней" ], [ "38:55" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "добрала" ], [ "25:32" ] ] } ], "sent_id": 219, "text": "Африканская чума впервые добралась до тамбовских свиней, констатирует \"Комсомольская правда-Тамбов\"." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Африканская чума\", \"Target\": \"тамбовских свиней\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"добрала\"}]", "sample": { "sent_id": 219, "text": "Африканская чума впервые добралась до тамбовских свиней, констатирует \"Комсомольская правда-Тамбов\".", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nАфриканская чума впервые добралась до тамбовских свиней, констатирует \"Комсомольская правда-Тамбов\".<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 220, "text": "В первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "В первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино." ], [ "0:115" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "В первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино." ], [ "0:115" ] ] } ], "sent_id": 220, "text": "В первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"В первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино.\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"В первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино.\"}]", "sample": { "sent_id": 220, "text": "В первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ первую зону отчуждения вошли населенные пункты в радиусе 5,5 км от очага распространения - села Верхнее Нащекино.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 372, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 221, "text": "За каждого поросенка весом до 37 кг хозяева подворий получат по 2,5 тыс.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "За каждого поросенка весом до 37 кг" ], [ "0:35" ] ], "Target": [ [ "2,5 тыс." ], [ "64:72" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "весом до 37 кг" ], [ "21:35" ] ] } ], "sent_id": 221, "text": "За каждого поросенка весом до 37 кг хозяева подворий получат по 2,5 тыс." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"За каждого поросенка весом до 37 кг\", \"Target\": \"2,5 тыс.\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"весом до 37 кг\"}]", "sample": { "sent_id": 221, "text": "За каждого поросенка весом до 37 кг хозяева подворий получат по 2,5 тыс.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЗа каждого поросенка весом до 37 кг хозяева подворий получат по 2,5 тыс.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 366, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 222, "text": "В регионе помимо местных подворий есть крупные свиноводческие комплексы, где выращивают до 200 тысяч свиней в год.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "крупные свиноводческие комплексы" ], [ "39:71" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "где выращивают до 200 тысяч свиней в год" ], [ "73:113" ] ] } ], "sent_id": 222, "text": "В регионе помимо местных подворий есть крупные свиноводческие комплексы, где выращивают до 200 тысяч свиней в год." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"крупные свиноводческие комплексы\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"где выращивают до 200 тысяч свиней в год\"}]", "sample": { "sent_id": 222, "text": "В регионе помимо местных подворий есть крупные свиноводческие комплексы, где выращивают до 200 тысяч свиней в год.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ регионе помимо местных подворий есть крупные свиноводческие комплексы, где выращивают до 200 тысяч свиней в год.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 223, "text": "\"Свиноводство следует развивать в закрытых комплексах, а не в личных подсобных хозяйствах\", - считает губернатор Тамбовской области Олег Бетин.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Олег Бетин" ], [ "132:142" ] ], "Target": [ [ "свиноводство" ], [ "1:13" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "следует развивать в закрытых комплексах" ], [ "14:53" ] ] } ], "sent_id": 223, "text": "\"Свиноводство следует развивать в закрытых комплексах, а не в личных подсобных хозяйствах\", - считает губернатор Тамбовской области Олег Бетин." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Олег Бетин\", \"Target\": \"свиноводство\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"следует развивать в закрытых комплексах\"}]", "sample": { "sent_id": 223, "text": "\"Свиноводство следует развивать в закрытых комплексах, а не в личных подсобных хозяйствах\", - считает губернатор Тамбовской области Олег Бетин.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n\"Свиноводство следует развивать в закрытых комплексах, а не в личных подсобных хозяйствах\", - считает губернатор Тамбовской области Олег Бетин.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 137 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 224, "text": "Захоронение древней мордвы было найдено возле в селе Бокино Тамбовского района - буквально в нескольких километрах от областного центра.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 224, "text": "Захоронение древней мордвы было найдено возле в селе Бокино Тамбовского района - буквально в нескольких километрах от областного центра." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Заборовский\", \"Target\": \"древней мордвы\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"был найдено\"}]", "sample": { "sent_id": 224, "text": "Захоронение древней мордвы было найдено возле в селе Бокино Тамбовского района - буквально в нескольких километрах от областного центра.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЗахоронение древней мордвы было найдено возле в селе Бокино Тамбовского района - буквально в нескольких километрах от областного центра.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 370, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 225, "text": "Символично, что обнаружено оно было в день летнего солнцестояния, сообщает \"Тамбовская жизнь\".", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 225, "text": "Символично, что обнаружено оно было в день летнего солнцестояния, сообщает \"Тамбовская жизнь\"." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Тамбовская жизнь\", \"Target\": \"летнего солнцестояния\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"неожиданность\"}]", "sample": { "sent_id": 225, "text": "Символично, что обнаружено оно было в день летнего солнцестояния, сообщает \"Тамбовская жизнь\".", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nСимволично, что обнаружено оно было в день летнего солнцестояния, сообщает \"Тамбовская жизнь\".<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 226, "text": "Издание поясняет, что такие захоронения были типичными для мордвы - финно-угорского народа, который с древнейших времён жил на территории области и оставил очень большой след как в генофонде, так и в культуре её населения.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Издание" ], [ "0:7" ] ], "Target": [ [ "мордвы - финно-угорского народа" ], [ "59:90" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "типичными для" ], [ "45:58" ] ] }, { "Source": [ [ "Издание" ], [ "0:7" ] ], "Target": [ [ "культуре её населения" ], [ "200:221" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "очень большой след" ], [ "156:174" ] ] } ], "sent_id": 226, "text": "Издание поясняет, что такие захоронения были типичными для мордвы - финно-угорского народа, который с древнейших времён жил на территории области и оставил очень большой след как в генофонде, так и в культуре её населения." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Издание\", \"Target\": \"мордвы - финно-угорского народа\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"типичными для\"}, {\"Source\": \"Издание\", \"Target\": \"культуре её населения\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"очень большой след\"}]", "sample": { "sent_id": 226, "text": "Издание поясняет, что такие захоронения были типичными для мордвы - финно-угорского народа, который с древнейших времён жил на территории области и оставил очень большой след как в генофонде, так и в культуре её населения.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nИздание поясняет, что такие захоронения были типичными для мордвы - финно-угорского народа, который с древнейших времён жил на территории области и оставил очень большой след как в генофонде, так и в культуре её населения.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 396, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 227, "text": "В частности, русская крестьянская одежда (особенно рубахи) на Тамбовщине имеет ярко выраженное мордовское происхождение.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "русская крестьянская одежда" ], [ "13:40" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "особенно рубахи" ], [ "42:57" ] ] }, { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "мордовское происхождение" ], [ "95:119" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "особенно рубахи" ], [ "42:57" ] ] } ], "sent_id": 227, "text": "В частности, русская крестьянская одежда (особенно рубахи) на Тамбовщине имеет ярко выраженное мордовское происхождение." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"русская крестьянская одежда\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"особенно рубахи\"}, {\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"мордовское происхождение\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"особенно рубахи\"}]", "sample": { "sent_id": 227, "text": "В частности, русская крестьянская одежда (особенно рубахи) на Тамбовщине имеет ярко выраженное мордовское происхождение.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ частности, русская крестьянская одежда (особенно рубахи) на Тамбовщине имеет ярко выраженное мордовское происхождение.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 228, "text": "По найденным мордовским браслетам и ордынским монетам (сомам) был определён возраст могильника.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "по" ], [ "0:2" ] ], "Target": [ [ "могильника" ], [ "84:94" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "определён возраст" ], [ "66:83" ] ] } ], "sent_id": 228, "text": "По найденным мордовским браслетам и ордынским монетам (сомам) был определён возраст могильника." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"по\", \"Target\": \"могильника\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"определён возраст\"}]", "sample": { "sent_id": 228, "text": "По найденным мордовским браслетам и ордынским монетам (сомам) был определён возраст могильника.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо найденным мордовским браслетам и ордынским монетам (сомам) был определён возраст могильника.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 370, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 229, "text": "Казалось бы, мелочь, однако за ней может скрываться сенсация, не исключает газета.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "газета" ], [ "75:81" ] ], "Target": [ [ "мелочь" ], [ "13:19" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "не исключает" ], [ "62:74" ] ] }, { "Source": [ [ "газета" ], [ "75:81" ] ], "Target": [ [ "сенсация" ], [ "52:60" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "может скрываться" ], [ "35:51" ] ] } ], "sent_id": 229, "text": "Казалось бы, мелочь, однако за ней может скрываться сенсация, не исключает газета." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"газета\", \"Target\": \"мелочь\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не исключает\"}, {\"Source\": \"газета\", \"Target\": \"сенсация\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"может скрываться\"}]", "sample": { "sent_id": 229, "text": "Казалось бы, мелочь, однако за ней может скрываться сенсация, не исключает газета.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nКазалось бы, мелочь, однако за ней может скрываться сенсация, не исключает газета.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 363, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 230, "text": "Прежде считалось, что мордва жила в основном охотой и бортничеством, лишь время от времени обрабатывая лёгкие песчаные земли.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "мордва" ], [ "22:28" ] ], "Polarity": "NEG", "Polar_expression": [ [ "прежде считалось" ], [ "0:16" ] ] } ], "sent_id": 230, "text": "Прежде считалось, что мордва жила в основном охотой и бортничеством, лишь время от времени обрабатывая лёгкие песчаные земли." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"мордва\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"прежде считалось\"}, {\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"лес\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"лес\"}]", "sample": { "sent_id": 230, "text": "Прежде считалось, что мордва жила в основном охотой и бортничеством, лишь время от времени обрабатывая лёгкие песчаные земли.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПрежде считалось, что мордва жила в основном охотой и бортничеством, лишь время от времени обрабатывая лёгкие песчаные земли.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 374, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 231, "text": "В публикации предполагается, что скорее всего в то время мордва могла позаимствовать такие технологии только у русских, что означает вероятное присутствие последних уже в XIV веке в непосредственной близости от будущего Тамбова.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 231, "text": "В публикации предполагается, что скорее всего в то время мордва могла позаимствовать такие технологии только у русских, что означает вероятное присутствие последних уже в XIV веке в непосредственной близости от будущего Тамбова." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"публикация\", \"Target\": \"мордва могла позаимствовать технологии\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"возможно, только у русских\"}, {\"Source\": \"публикация\", \"Target\": \"возможное присутствие русских\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"в XIV веке в непосредственной близости от будущего Тамбова\"}]", "sample": { "sent_id": 231, "text": "В публикации предполагается, что скорее всего в то время мордва могла позаимствовать такие технологии только у русских, что означает вероятное присутствие последних уже в XIV веке в непосредственной близости от будущего Тамбова.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ публикации предполагается, что скорее всего в то время мордва могла позаимствовать такие технологии только у русских, что означает вероятное присутствие последних уже в XIV веке в непосредственной близости от будущего Тамбова.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 386, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 232, "text": "В Тамбове построят центр ядерной медицины.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 232, "text": "В Тамбове построят центр ядерной медицины." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"центра ядерной медицины\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"построят\"}]", "sample": { "sent_id": 232, "text": "В Тамбове построят центр ядерной медицины.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ Тамбове построят центр ядерной медицины.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 353, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 233, "text": "Появится здание ПЭТ (позитронно-эмиссионная томография) рядом с областным онкологическим диспансером, пишет \"Тамбовский меридиан\".", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 233, "text": "Появится здание ПЭТ (позитронно-эмиссионная томография) рядом с областным онкологическим диспансером, пишет \"Тамбовский меридиан\"." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Тамбовский меридиан\", \"Target\": \"ПЭТ\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"ПЭТ рядом с областным онкологическим диспансером\"}]", "sample": { "sent_id": 233, "text": "Появится здание ПЭТ (позитронно-эмиссионная томография) рядом с областным онкологическим диспансером, пишет \"Тамбовский меридиан\".", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПоявится здание ПЭТ (позитронно-эмиссионная томография) рядом с областным онкологическим диспансером, пишет \"Тамбовский меридиан\".<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 384, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 234, "text": "\"Деньги на оборудование выделило \"Роснано\".", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Роснано" ], [ "34:41" ] ], "Target": [ [ "деньги на оборудование" ], [ "1:23" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "выделило" ], [ "24:32" ] ] } ], "sent_id": 234, "text": "\"Деньги на оборудование выделило \"Роснано\"." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Роснано\", \"Target\": \"деньги на оборудование\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"выделило\"}]", "sample": { "sent_id": 234, "text": "\"Деньги на оборудование выделило \"Роснано\".", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\n\"Деньги на оборудование выделило \"Роснано\".<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 356, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 235, "text": "Больному будет вводиться специальный радиоактивный препарат, который накапливается в очагах опухоли, - рассказывает главный врач Тамбовского областного онкологического диспансера Владимир Милованов.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Владимир Милованов" ], [ "179:197" ] ], "Target": [ [ "главный врач Тамбовского областного онкологического диспансера" ], [ "116:178" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "рассказывает" ], [ "103:115" ] ] } ], "sent_id": 235, "text": "Больному будет вводиться специальный радиоактивный препарат, который накапливается в очагах опухоли, - рассказывает главный врач Тамбовского областного онкологического диспансера Владимир Милованов." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Владимир Милованов\", \"Target\": \"специальный радиоактивный препарат\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"наг накапливается в очагах опухоли\"}, {\"Source\": \"Владимир Милованов\", \"Target\": \"главный врач Тамбовского областного онкологического диспансера\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"рассказывает\"}, {\"Source\": \"Владимир Милованов\", \"Target\": \"Тамбовский областной онкологический диспансер\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"онкологический диспансер\"}, {\"Source\": \"Владимир Милованов\", \"Target\": \"Тамбовский областной онкологический диспансер\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"главный врач\"}]", "sample": { "sent_id": 235, "text": "Больному будет вводиться специальный радиоактивный препарат, который накапливается в очагах опухоли, - рассказывает главный врач Тамбовского областного онкологического диспансера Владимир Милованов.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nБольному будет вводиться специальный радиоактивный препарат, который накапливается в очагах опухоли, - рассказывает главный врач Тамбовского областного онкологического диспансера Владимир Милованов.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 383, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 238, "text": "Воспитанник тамбовского футбола Юрий Жирков, выступающий за махачкалинский \"Анжи\", не сможет выступать в ближайшие месяцы в чемпионате страны по футболу и пропустит матч между сборными командами России и Северной Ирландии, намеченный на 14 августа.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 238, "text": "Воспитанник тамбовского футбола Юрий Жирков, выступающий за махачкалинский \"Анжи\", не сможет выступать в ближайшие месяцы в чемпионате страны по футболу и пропустит матч между сборными командами России и Северной Ирландии, намеченный на 14 августа." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Юрий Жирков\", \"Target\": \"максимум 14 августа\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"не сможет выступать в чемпионате страны\"}]", "sample": { "sent_id": 238, "text": "Воспитанник тамбовского футбола Юрий Жирков, выступающий за махачкалинский \"Анжи\", не сможет выступать в ближайшие месяцы в чемпионате страны по футболу и пропустит матч между сборными командами России и Северной Ирландии, намеченный на 14 августа.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВоспитанник тамбовского футбола Юрий Жирков, выступающий за махачкалинский \"Анжи\", не сможет выступать в ближайшие месяцы в чемпионате страны по футболу и пропустит матч между сборными командами России и Северной Ирландии, намеченный на 14 августа.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 398, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 239, "text": "Это стало известно после медицинского обследования в одной из израильских клиник, где врачи определили у Жиркова надрыв мышцы бедра левой ноги, сообщает \"Тамбовская жизнь\".", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 239, "text": "Это стало известно после медицинского обследования в одной из израильских клиник, где врачи определили у Жиркова надрыв мышцы бедра левой ноги, сообщает \"Тамбовская жизнь\"." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Тамбовская жизнь\", \"Target\": \"Жирков\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"врач определил у Жиркова надрыв мышцы бедра левой ноги\"}, {\"Source\": \"Тамбовская жизнь\", \"Target\": \"медицинское обследование\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"после медицинского обследования\"}, {\"Source\": \"Тамбовская жизнь\", \"Target\": \"врач\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"врач определил у Жиркова надрыв мышцы бедра левой ноги\"}]", "sample": { "sent_id": 239, "text": "Это стало известно после медицинского обследования в одной из израильских клиник, где врачи определили у Жиркова надрыв мышцы бедра левой ноги, сообщает \"Тамбовская жизнь\".", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЭто стало известно после медицинского обследования в одной из израильских клиник, где врачи определили у Жиркова надрыв мышцы бедра левой ноги, сообщает \"Тамбовская жизнь\".<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 375, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 240, "text": "Ещё недавно, после завершения матча сборной России и Португалии, Юрий приезжал в Тамбов с семьёй.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Юрий" ], [ "65:69" ] ], "Target": [ [ "Португали" ], [ "53:62" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "с семьёй" ], [ "88:96" ] ] } ], "sent_id": 240, "text": "Ещё недавно, после завершения матча сборной России и Португалии, Юрий приезжал в Тамбов с семьёй." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Юрий\", \"Target\": \"с семьёй\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"приехал\"}, {\"Source\": \"Юрий\", \"Target\": \"Россия\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"с сборной\"}, {\"Source\": \"Юрий\", \"Target\": \"Португали\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"с семьёй\"}]", "sample": { "sent_id": 240, "text": "Ещё недавно, после завершения матча сборной России и Португалии, Юрий приезжал в Тамбов с семьёй.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЕщё недавно, после завершения матча сборной России и Португалии, Юрий приезжал в Тамбов с семьёй.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 365, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 241, "text": "Об этом рассказал его первый тренер Валерий Шарапов: \"Несколько дней он с женой и сыном пробыл в Тамбове.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "Валерий Шарапов" ], [ "36:51" ] ], "Target": [ [ "несколько дней" ], [ "54:68" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "несколько дней" ], [ "54:68" ] ] } ], "sent_id": 241, "text": "Об этом рассказал его первый тренер Валерий Шарапов: \"Несколько дней он с женой и сыном пробыл в Тамбове." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Валерий Шарапов\", \"Target\": \"несколько дней\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"несколько дней\"}]", "sample": { "sent_id": 241, "text": "Об этом рассказал его первый тренер Валерий Шарапов: \"Несколько дней он с женой и сыном пробыл в Тамбове.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nОб этом рассказал его первый тренер Валерий Шарапов: \"Несколько дней он с женой и сыном пробыл в Тамбове.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 172 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 242, "text": "Юра позвонил мне, пригласил на встречу, где собрались футболисты, с которыми он играл в тамбовском \"Спартаке\".", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 242, "text": "Юра позвонил мне, пригласил на встречу, где собрались футболисты, с которыми он играл в тамбовском \"Спартаке\"." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Юра\", \"Target\": \"на встрече\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"пригласил на встречу\"}, {\"Source\": \"Юра\", \"Target\": \"футболисты\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"с которыми он играл в тамбовском \"Спартаке\"}]", "sample": { "sent_id": 242, "text": "Юра позвонил мне, пригласил на встречу, где собрались футболисты, с которыми он играл в тамбовском \"Спартаке\".", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЮра позвонил мне, пригласил на встречу, где собрались футболисты, с которыми он играл в тамбовском \"Спартаке\".<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 369, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 243, "text": "Жирков рассказал, что он остаётся в \"Анжи\" ещё на год.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "остаётся" ], [ "25:33" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Жирков" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "Анжи" ], [ "37:41" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 243, "text": "Жирков рассказал, что он остаётся в \"Анжи\" ещё на год." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Жирков\", \"Target\": \"Анжи\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"еще на год\"}]", "sample": { "sent_id": 243, "text": "Жирков рассказал, что он остаётся в \"Анжи\" ещё на год.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "остаётся" ], [ "25:33" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Жирков" ], [ "0:6" ] ], "Target": [ [ "Анжи" ], [ "37:41" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЖирков рассказал, что он остаётся в \"Анжи\" ещё на год.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 364, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 244, "text": "Мальчишки брали у именитого футболиста автографы, фотографировались на память.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "фотографировались на память" ], [ "50:77" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Мальчишки" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "футболиста" ], [ "28:38" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "именитого" ], [ "18:27" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "футболиста" ], [ "28:38" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 244, "text": "Мальчишки брали у именитого футболиста автографы, фотографировались на память." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"меняющийся\", \"Target\": \"именитого футболиста\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"именил\"}]", "sample": { "sent_id": 244, "text": "Мальчишки брали у именитого футболиста автографы, фотографировались на память.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "фотографировались на память" ], [ "50:77" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "Мальчишки" ], [ "0:9" ] ], "Target": [ [ "футболиста" ], [ "28:38" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "именитого" ], [ "18:27" ] ], "Polarity": "POS", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "футболиста" ], [ "28:38" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nМальчишки брали у именитого футболиста автографы, фотографировались на память.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 361, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 245, "text": "В начале июня власти Тамбова и области должны были объявить о том, кто будет защищать цвета региона во второй лиге российского первенства.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 245, "text": "В начале июня власти Тамбова и области должны были объявить о том, кто будет защищать цвета региона во второй лиге российского первенства." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Тамбов и область\", \"Target\": \"кто будет защищать цвета региона во второй лиге российского первенства\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"объявить\"}]", "sample": { "sent_id": 245, "text": "В начале июня власти Тамбова и области должны были объявить о том, кто будет защищать цвета региона во второй лиге российского первенства.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ начале июня власти Тамбова и области должны были объявить о том, кто будет защищать цвета региона во второй лиге российского первенства.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 368, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 246, "text": "Ранее речь шла о возможном слиянии команды \"Спартак\" с \"Академией футбола\", пишет \"Житье-бытье\".", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 246, "text": "Ранее речь шла о возможном слиянии команды \"Спартак\" с \"Академией футбола\", пишет \"Житье-бытье\"." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Житье-бытье\", \"Target\": \"соглашение о слиянии команды \\\"Спартак\\\" с \\\"Академией футбола\\\"\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"рассматривается\"}]", "sample": { "sent_id": 246, "text": "Ранее речь шла о возможном слиянии команды \"Спартак\" с \"Академией футбола\", пишет \"Житье-бытье\".", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nРанее речь шла о возможном слиянии команды \"Спартак\" с \"Академией футбола\", пишет \"Житье-бытье\".<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 370, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 247, "text": "В зависимости от результатов первенства либо \"Спартак\" вливался в \"Академию\", либо наоборот.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [ { "Source": [ [ "NULL" ], [ "0:0" ] ], "Target": [ [ "Спартак" ], [ "46:53" ] ], "Polarity": "POS", "Polar_expression": [ [ "вливался в" ], [ "55:65" ] ] } ], "sent_id": 247, "text": "В зависимости от результатов первенства либо \"Спартак\" вливался в \"Академию\", либо наоборот." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"Спартак\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"вливался в\"}, {\"Source\": \"NULL\", \"Target\": \"Академия\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"вливался в\"}]", "sample": { "sent_id": 247, "text": "В зависимости от результатов первенства либо \"Спартак\" вливался в \"Академию\", либо наоборот.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nВ зависимости от результатов первенства либо \"Спартак\" вливался в \"Академию\", либо наоборот.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 363, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 248, "text": "Еще до официального окончания чемпионата \"Спартак\" зарубили на аттестации в РФС из-за недостаточного финансирования, зато его место занял ФК \"Тамбов\", которого на то время фактически не существовало как команды.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "зарубили" ], [ "51:59" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "РФС" ], [ "76:79" ] ], "Target": [ [ "Спартак" ], [ "42:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "недостаточного финансирования" ], [ "86:115" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "РФС" ], [ "76:79" ] ], "Target": [ [ "Спартак" ], [ "42:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "зарубили" ], [ "51:59" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "РФС" ], [ "76:79" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "фактически не существовало как команды" ], [ "172:210" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "ФК \"Тамбов\"" ], [ "138:149" ] ] } ] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 248, "text": "Еще до официального окончания чемпионата \"Спартак\" зарубили на аттестации в РФС из-за недостаточного финансирования, зато его место занял ФК \"Тамбов\", которого на то время фактически не существовало как команды." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"РФС\", \"Target\": \"инфаркты\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"инфаркты\"}, {\"Source\": \"Спартак\", \"Target\": \"инфаркты\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"инфаркты\"}, {\"Source\": \"Спартак\", \"Target\": \"ФК \"Тамбов\", \"Polarity\": \"POS\", \"Expression\": \"ФК \"Тамбов\"}]", "sample": { "sent_id": 248, "text": "Еще до официального окончания чемпионата \"Спартак\" зарубили на аттестации в РФС из-за недостаточного финансирования, зато его место занял ФК \"Тамбов\", которого на то время фактически не существовало как команды.", "opinions": [ { "Polar_expression": [ [ "зарубили" ], [ "51:59" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "РФС" ], [ "76:79" ] ], "Target": [ [ "Спартак" ], [ "42:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "недостаточного финансирования" ], [ "86:115" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "РФС" ], [ "76:79" ] ], "Target": [ [ "Спартак" ], [ "42:49" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "зарубили" ], [ "51:59" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "РФС" ], [ "76:79" ] ] }, { "Polar_expression": [ [ "фактически не существовало как команды" ], [ "172:210" ] ], "Polarity": "NEG", "Source": [ [ "AUTHOR" ], [ "NULL" ] ], "Target": [ [ "ФК \"Тамбов\"" ], [ "138:149" ] ] } ] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nЕще до официального окончания чемпионата \"Спартак\" зарубили на аттестации в РФС из-за недостаточного финансирования, зато его место занял ФК \"Тамбов\", которого на то время фактически не существовало как команды.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 386, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } } { "metric": { "f1": { "gold": { "sent_id": 249, "text": "По итогам первенства \"Спартак\" занял предпоследнее место в зоне \"Центр\" второй лиги, \"Академия футбола\" - второе в третьем дивизионе.", "opinions": [] }, "preds": { "opinions": [], "sent_id": 249, "text": "По итогам первенства \"Спартак\" занял предпоследнее место в зоне \"Центр\" второй лиги, \"Академия футбола\" - второе в третьем дивизионе." } } }, "predict": "***\n[{\"Source\": \"Спартак\", \"Target\": \"предпоследнее место в зоне 'Центр' второй лиги\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"получило место в зоне 'Центр' второй лиги\"}, {\"Source\": \"Академия футбола\", \"Target\": \"второе место в третьем дивизионе\", \"Polarity\": \"NEG\", \"Expression\": \"получило место в третьем дивизионе\"}]", "sample": { "sent_id": 249, "text": "По итогам первенства \"Спартак\" занял предпоследнее место в зоне \"Центр\" второй лиги, \"Академия футбола\" - второе в третьем дивизионе.", "opinions": [] }, "prompt": "<|im_start|>user\nТвоя задача состоит в том, чтобы проанализировать текст и извлечь из него выражения мнений, представленные в виде кортежа мнений, состоящих из 4 основных составляющих:\n1. Источник мнения: автор текста/именованная сущность текста/именованная сущность, не совпадающая с автором текста, но не являющаяся подстрокой исходного текста (AUTHOR/подстрока исходного текста/NULL). Key = Source;\n2. Объект мнения: именованная сущность в тексте (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Target;\n3. Тональность: положительная/негативная (POS/NEG). Key = Polarity; Допустимые значения: [POS;NEG];\n4. Языковое выражение: аргумент, на основании которого принята результирующая тональность (неразрывная подстрока исходного текста). Key = Expression;\n\nЕсли источник мнения отсутствует, то Source = NULL, если автор является источником мнения, то AUTHOR. Ответ необходимо представить в виде json списка, каждый элемент которого является кортежем мнений. Каждый кортеж мнений это словарь, состоящий из четырех значений: Source, Target, Polarity, Expression.\nИзвлеченная информация обязана быть **полной копией подстроки из текста**: без разрывов и без каких либо изменений.\n\n***Пример***\nТекст: \nПрезидент США подчеркнул, что крайне заинтересован в мирном разрешении кризиса\n\nОтвет: \n***json***\n[{\"Source\": \"Президент США\", \"Target\": \"мирном разрешении кризиса\", 'Polarity': \"POS\", \"Expression\": \"крайне заинтересован\"}]\n\n***Текст***\nПо итогам первенства \"Спартак\" занял предпоследнее место в зоне \"Центр\" второй лиги, \"Академия футбола\" - второе в третьем дивизионе.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n***json", "info": { "prompt_len": 373, "generated_len": [ 96 ], "generated_cumulative_logprob": "TODO: calculate for hf model" } }