自然语言文本中存在大量否定语义表达,否定焦点识别任务作为更细粒度的否定语义分析,近年来开始受到自然语言处理学者的关注。该任务旨在识别句子中被否定词修饰和强调的文本片段,其对自然语言处理的下游任务,如情感分析、观点挖掘等具有重要意义。与英语相比,目前面向汉语的否定焦点识别研究彶展缓慢,其主要原因是尚未有中文数据集为模型提供训练和测试数据。为解决上述问题,本文在汉语否定与不确定语料库上进行了否定焦点的标注工作,初步探索了否定焦点在汉语上的语言现象,并构建了一个包含5,762个样本的数据集。同时,本文还提出了一个基于神经网络模型的基线系统,为后续相关研究提供参照。