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- Sentiment and Emotion Analysis Dataset 情感情绪分析数据集
该数据集包含 422,000 个情绪分析句子，和 3,309 个情感分析句子作为补充。 情绪分析标记有 6 种不同情绪：喜悦（143,067 个样本）、悲伤（121,187 个样本）、愤怒（59,317 个样本）、恐惧（49,649 个样本）、喜爱（34,554 个样本）和惊讶（14,972 个样本）。 情感分析分为 2 种主要情感类别：积极（1,679 个样本）、消极（1,630 个样本）。 该数据集极其适用于以下任务： 此数据集由社区用户贡献,仅用于教育和信息目的。 如有任何内容涉及版权侵权,请通过 support@hyper ai 联系我们,我们将及时审核并删除。 <p>* 该数据集支持在线使用，点击此处跳转。
- Sentiment and Emotion Analysis Dataset 情感情绪分析数据集
该机构发布的Sentiment and Emotion Analysis Dataset 情感情绪分析数据集，关于该数据集包含 422,000 个情绪分析句子，和 3,309 个情感分析句子作为补充。
- 情感文本数据，情绪分析数据集，情绪文本数据，用于NLP . . .
面部情绪识别数据集 数据说明： 该数据集包括捕捉人的图像，显示7种不同的情绪 (愤怒，蔑视，厌恶，恐惧，快乐，悲伤和惊讶》。 数据集中的每幅图像都代表了这些特定的情绪之一，使研究人员和机器学习从业者能够研究和开发用于情绪识别和分析的模型。 (本数据约有154张照片） 数据集的可能应用: 自动情感检测 心理健康分析 人工智能和计算机视觉 娱乐产业 广告和市场调查 安全与监控 已经标注好的情感分类语料库，一共两万多条，可进行下载练习。 在信息技术领域，自然语言处理（NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于理解和生成人类自然语言。 本数据集——"NLP：微博文本情感分析数据-数据集 zip"，专门针对中文微博文本的情感分析，为研究者提供了一个丰富
- 最全多模态情感分析数据集（12-02已更新） - 知乎
每个语句对都与反映当前对话场景的视觉上下文相对应，并标注有情感标签。 MSCTD不仅用于多模态聊天翻译研究，还为多模态对话情感分析提供了新的基准，旨在通过整合对话历史和视觉上下文，生成更准确的翻译，并解决多模态机器翻译在对话中的挑战。
- 情感分析训练数据集 | Baeldung中文网
1 概述 在本教程中，我们将探讨自然语言处理（NLP）中的情感分析问题，并介绍一些可用于构建模型原型的常见训练数据集。 通过本教程，你将了解如何获取常见的情感分析数据集，以及如何在自然语言处理任务中使用它们。
- 文本分类情感分析中文数据集汇总分享:基于自然语言处理的 . . .
可用于训练和评估文本分类、情感分析等自然语言处理模型，汇总了新闻、评论、社交媒体等多种类型的中文标注数据集，涵盖多个分类和情感类别。
- 情感分析数据集_数据集-飞桨AI Studio星河社区
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- 情感分析及数据集 · GitBook
本项目源于《动手学深度学习》，添加了一些自己的学习笔记，方便搜索查阅。 正版GitHub地址： https: github com d2l-ai d2l-zh 随着在线社交媒体和评论平台的快速发展，大量评论的数据被记录下来。 这些数据具有支持决策过程的巨大潜力。 情感分析 （sentiment analysis）研究人们在文本中 （如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。 它在广泛应用于政治（如公众对政策的情绪分析）、 金融（如市场情绪分析）和营销（如产品研究和品牌管理）等领域。 由于情感可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极的和消极的），我们可以将情感分析看作一项文本分类任务，它将可变长度的文本序列转换为固定长度的文本类别。
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