情感对话情绪识别数据集EmotionalDialogueOutcomeSentimentDataset-tommasocapacci
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 对话情绪识别, 文本情感分类, 情绪标注, 语料库, 自然语言处理, 机器学习, 情感计算
数据概述：
该数据集包含对话交互中的文本数据，记录了对话语句及其对应的情感标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态情感对话语料库。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用情感分析研究。
数据维度：包括以下字段：dialogue_id（对话编号），turn（轮次），uttr（对话内容），eb+_emot（情感标签），label_confidence（标签置信度）。
数据格式：CSV格式，文件名为EDOS 1M.csv，便于进行文本分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行情感标注和置信度评估。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、对话理解等领域的研究。
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：适用于情感分析、情绪识别、对话系统等领域的研究，例如情感分类、情绪强度分析等。
行业应用：可用于构建智能客服、社交媒体情感分析、聊天机器人等应用。
决策支持：支持产品用户反馈的情感分析，帮助企业了解用户满意度，优化产品和服务。
教育和培训：作为自然语言处理、情感计算等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于研究对话中情感的表达方式和识别方法，并探索如何利用情感信息来改善人机交互体验。
