# 如何判断一条 Reddit 回复在说什么

阅读 Reddit 回复的父级上下文，找出它的具体目标，并分别标注对每个目标的立场。你可以从社区讨论中建立一份整理干净、口径一致的情感数据集。这个方法说明，在测试任何模型之前，如何准备 Reddit 评论。

## 采集设置

要获取原始数据，请使用名为 Actor 的托管数据采集程序。Reddit Comments 抓取器可帮助你拉取公开讨论串。把任务预设改为使用一条已知讨论串 URL。将每篇帖子的最大评论数限制设在 1 到 500 之间，默认值为 100。对这个入门任务，使用 3 行的上限。输入项 postUrls 需要 1 到 50 条已知公开讨论串，maxCommentsPerPost 为每篇帖子 1 到 500，预设值 250 在本次试点中改为 3。

每条评论行都有确切字段名：postId、commentId、parentId、depth、body、status、unavailableFields 和 observedAt。保留确切名称，不要用带空格的别名。数据集 status 只有 ok、deleted 或 removed。部分完成或失败的运行，以及输入状态，都与行的 status 分开。

运行输出数据包括 commentsSaved、duplicatesSkipped、hiddenBranchesRemaining、completionReason、status、isComplete 和 inputResults。每个输入的字段包括 commentsFound、commentsSaved、status 和 reason。当前试点中，三个正文存在的 ID 的 parentId 和 depth 为 null，hiddenBranchesRemaining 为 null；尽管处理标志为 isComplete=true，总体结果或输入结果仍是部分完成。这并不能证明上下文完整，也不能证明分类器质量。如果需要匹配的父级，请做一次经授权的公开人工核对，或把上下文保持为未知。绝不要猜测相邻的一行。

## 定义目标与标签

在阅读任何文本之前，先定义你的目标集合和标注单位。这里的一个单位是一条评论加上一个目标，不是一条评论，也不是一个人。用简明规则指定五个标签：

- 正面：表达了认可。
- 负面：表达了不认可。
- 中性：陈述事实，没有立场。
- 混合：同时持有正面和负面看法。
- 不确定：目标或立场不清楚。

目标是这些文字所谈论的特定人物、产品、政策或行动。

## 分析评论的八个步骤

1. 在阅读之前，先定义你的问题、目标集合和标注单位。
2. 保留来源行和输出数据。保留评论身份、文本、状态和缺失数据。制作一张工作用标签表，不要把猜测的情感写进原始字段。
3. 在有匹配的父级上下文时阅读它。找出明确的目标提及和代词。如果不能安全地确定代词所指，就把目标和上下文保持为不确定。把讽刺当作需要复核的理由，而不是自动的负面标签。
4. 拆分多目标陈述。一条评论可以称赞速度，同时不喜欢价格变动。不要赋予一个笼统的偏好。
5. 保存评论 ID、目标、证据段落、上下文来源、标签和理由。把他人的引语与作者自己的立场分开。没有上下文时，不要把一个问题标成抱怨。
6. [请第二位阅读者对一小部分共同子集进行编码](/zh-Hans/articles/%E6%A3%80%E6%9F%A5%E4%B8%A4%E4%BD%8Dreddit%E8%AF%84%E8%AE%BA%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%91%98%E7%9A%84%E4%B8%80%E8%87%B4%E6%80%A7/)。记录原始一致情况，并注明哪些规则造成了分歧。没有经过论证的参照标准时，不要声称高准确率。完善规则，并重新标注受影响的个案。
7. 分别按评论—目标单位和每个只计一次的评论 ID 报告计数。多目标评论会产生比评论数更多的标签行。把不确定标签和不可用正文留在已解析分母之外，并保持可见。
8. 交付一张目标—立场表、一本编码手册和分歧说明。这是在准备一份可供检查的数据集。它不提供产品优先级、有代表性的意见，或自动回复动作。

本示例中的全部文本和 ID 都是虚构的。设想父级上下文 P 询问产品 A 的新月度价格，以及产品 B 的上手。

| commentID | 匹配的上下文来源 | 目标 | 确切的来源段落 | 标签 | 理由 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| C1 | 上下文 P | 产品 A | 「我仍然喜欢 A」 | 正面 | 对产品 A 表达正面立场 |
| C1 | 上下文 P | 价格变动（A） | 「新价格很差」 | 负面 | 对价格变动表达负面立场 |
| C2 | 上下文 P | 上手（B） | 「B 很容易学会」 | 正面 | 称赞上手容易 |
| C2 | 上下文 P | 速度（A） | 「对我们团队来说，A 更快」 | 正面 | 称赞速度，且仅限于该团队的体验 |
| C3 | 上下文 P（已确认） | 涨价 | 「太好了，又一次涨价」 | 负面 | 讽刺性抱怨，已由父级 P 确认 |
| C4 | 未知 | 未知 | 「它能离线使用吗？」 | 不确定 | 没有父级上下文，目标未能确定 |

请注意，C5 的正文状态为 removed，它位于情感表之外，作为一条可用性记录，没有情感标签。

## 虚构的演算示例

评论 C1 说：「我仍然喜欢 A，但新价格很差。」这产生两个单位。产品 A 为正面。A 的价格变动为负面。不要给产品 A 赋予一个笼统的负面立场。

评论 C2 说：「B 很容易学会；对我们团队来说，A 更快。」这把 B 的上手标为正面，把 A 的速度标为正面，并带有团队条件。没有说出总体胜者。

评论 C3 说：「太好了，又一次涨价。」只有在父级上下文 P 已确认时，才把这个目标价格变动计入。经人工复核后，把它标为负面或讽刺，否则保持为不确定。

评论 C4 说：「它能离线使用吗？」这里有一个未能确定的代词，且没有父级上下文。目标未知，因此标为不确定。不要把一个问题变成关于离线的负面反馈。

评论 C5 的正文已被移除，因此不做分析。在表中[保留它的可用性位置](/zh-Hans/articles/reddit-%E5%AE%A1%E6%A0%B8%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%B8%AD%E8%AE%B0%E5%BD%95%E7%BC%BA%E5%A4%B1%E6%96%87%E6%9C%AC/)。

在 C3 的父级已确认时，标签表有六个评论—目标单位，来自四条正文可用的评论。也就是 C1 两个、C2 两个、C3 一个、C4 一个。

已解析单位合计五个。三个为正面，分别是 C1 的 A、C2 的 B 和 C2 的 A。两个为负面，分别是 C1 的价格和 C3 的价格。一个为不确定，是 C4。

正面分数是 3 除以 5，等于仅已解析目标单位的 60%。它不是评论者的 60%，也不是社区意见的 60%。共有五个被观察到的位置，以及四条正文可用的评论，C5 因 removed 而位于情感之外。

## 编码一致性与限度

两位虚构编码员为五个已解析单位标注。他们最初的一致是 5 个中的 4 个，即 80%。他们对 C3 的差异涉及讽刺和上下文。他们复核实际的父级条件，并就一条规则达成一致。这并不能确立普遍的 80% 准确率。如果 C3 的父级缺失，它必须保持不确定。已解析分母降为 4。不要根据相邻行编造父级确认。

最终成果分别展示来源指针和每个目标，并把 C4 和 C5 放在未知与不可用的台账中。它不提供话题频率表或功能优先级表。真实讨论遵循类似的社区模式。你可以查看一次[真实的情感项目讨论](https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/15x92f1/how_do_i_scrape_comments_from_reddit_posts/)以获得更多上下文。

## 下一步

打开[Reddit 评论情感分析数据集任务](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper/examples/reddit-comment-sentiment-dataset)，使用 [Reddit Comments Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper)，针对一条小型的已知讨论串，把上下文未知这一状态继续记为未知，并在测试任何情感模型之前，为每个评论—目标单位编码。

## 来源和延伸阅读

- [Reddit Comments Scraper Actor](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper)
- [Reddit 评论情感分析数据集任务](https://apify.com/chronometrica/reddit-comments-scraper/examples/reddit-comment-sentiment-dataset)
- [YouTube 字幕提取指南](https://chronometrica.com/zh-Hans/articles/youtube-%E6%96%87%E5%AD%97%E7%A8%BF%E6%8F%90%E5%8F%96%E4%B8%8E%E7%BC%BA%E5%A4%B1%E5%AD%97%E5%B9%95%E6%A3%80%E6%9F%A5/)
- [Reddit 网页抓取讨论](https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/15x92f1/how_do_i_scrape_comments_from_reddit_posts/)