对话意图与情感分析多模态数据集DialogueIntentionandSentimentAnalysisMultimodalDataset-yashnarkhede
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 意图识别, 多模态数据, 文本分析, 对话系统, 机器学习, 情感分类, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自互联网公开平台的对话文本数据，记录了对话中的文本内容及其对应的意图、情感和反应。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但内容涵盖广泛，可能涉及全球范围内的对话场景。
数据维度：
merged_text.csv：包含“Text”（原始文本）、“xIntent”（说话者意图）、“oEffect”（听者影响）、“xReact”（说话者反应）、“oReact”（听者反应）、“xEffect”（说话者影响）、“Merged_Text”（合并文本）等字段。
Train_processed.csv：包含“Subject_id”（主题ID）、“Text”（原始文本）、“Target”（目标标签，可能代表情感或其他分类）、“word_count”（词汇数量）等字段。
数据格式：CSV格式，包含merged_text.csv和Train_processed.csv两个文件，便于文本分析与机器学习模型构建。
来源信息：数据来源可能为公开的对话语料库或社交媒体数据，已进行初步处理，如文本清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、意图识别、对话管理等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于自然语言处理、人工智能和人机交互领域的学术研究，如情感分析、意图识别、对话生成等。
行业应用：可为智能客服、聊天机器人、情感分析系统等提供数据支持，尤其在提升对话系统的理解能力和交互体验方面。
决策支持：支持企业进行用户行为分析、市场调研和产品改进，帮助企业更好地理解用户需求和情感。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握情感分析和意图识别技术。
此数据集特别适合用于探索对话文本中的情感、意图和反应的规律，帮助用户构建更智能、更人性化的对话系统，实现更精准的情感分析和意图识别。
