PolNeAR:归因语料库-带有注释的新闻报道，涵盖了2016年美国总统大选前一年的竞选活动

PolNeAR v.1.0.0-政治新闻归属关系语料库 PolNeAR是新闻文章的文集，其中归属已经被注释。 当文章引用陈述或描述某人或某团体的内部状态（思想，意图等）时，就会出现归因。 直接逐字引用是归因的一个示例，对来源意图或信念的解释也是如此。 好处 在2018年，按带注释的归因关系总数计算，PolNeAR是最大的归因数据集。 根据[1]中描述的分析，从具有高伪回忆的意义上讲，它也是最完整的归因语料库。 PolNeAR注释是明确的，这意味着文章中的每个标记只有一个标签（来源，提示，内容或无），并且每个标记最多涉及一个属性。 出于建模目的，这意味着PolNeAR注释是标签序列。 适用于Python用户的奖励软件 如果您是Python用户，此存储库包含完整的PolNeAR数据集，以及一些使Python中的数据更容易使用的软件。 有关详细信息，请参见本自述文件末尾的标题为“附带软件”的部