给定若干文章，判断文章的核心实体(每篇文章识别最多三个核心实体)以及对核心实体的情感态度（积极、中立、消极三种）。其中，实体词是指人、物、地区、机构、团体、企业、行业、某一特定事件等固定存在，且可以作为文章主体的词。而核心实体则是文章主要描述，或担任文章主要角色的实体词。因此，该任务可以简单理解为命名实体识别相关任务+情感分析，处理的上下文是整篇文章而非一句话或者几句话形成的段落。
| 文章ID | 主实体1 | 主实体2 | 主实体3 | 态度1 | 态度2 | 态度3 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 搜狐 | 积极 |
Score(Final) = 0.5*Score(Entity)+0.5*Score(Sentiment)，其中Score(Entity/Sentiment)均为F1得分
实体分析区别于传统的人名，地名和机构名的识别，粒度更细，种类更多，这是难点和特色之一；
针对实体的情感分析也是特色，相关任务包括面向切面的情感分析，基于视角的情感分析等，在该Repo中也有相关比赛出现；
篇章级的分析，和天池瑞金比赛的复赛阶段任务-关系分类，情景类似，在处理的时候需要处理好篇章上下文的问题；
模型的问题，除了尝试BERT之外，百度最近的ERNIE仍旧是非常值得一试的预训练模型；
分析至此，静等比赛结束，进行方案复盘。