情感对话语料分析数据集SentimentDialogueCorpus-parsaaskari
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 对话语料, 文本分类, 情感识别, 机器学习, 自然语言处理, 语境理解, 标注数据
数据概述：
该数据集包含来自对话场景的文本数据，记录了不同对话者在特定语境下的情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，但对话内容涵盖多种情感表达，可能来自全球用户。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“conv_id”（对话ID）、“utterance_idx”（发言序号）、“context”（对话语境）、“prompt”（对话提示）、“speaker_idx”（发言者ID）、“utterance”（发言内容）、“selfeval”（自我评估，可能为情感打分）和“tags”（标签，可能为空）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、valid.csv和test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试模型。数据已进行初步结构化处理，便于情感分析任务。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适用于情感分析、语境理解和对话生成等领域的研究。
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、对话生成和语境理解等领域的学术研究，例如情感识别、对话情绪建模、多轮对话情感演变分析。
行业应用：可以为智能客服、社交媒体分析、情感分析工具等提供数据支持，尤其在用户情绪识别、舆情分析、对话机器人优化方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行用户反馈分析、产品改进和市场营销策略制定，帮助企业更好地理解用户需求。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉情感分析流程，提升模型构建能力。
此数据集特别适合用于探索对话中情感表达的规律，以及语境对情感的影响，帮助用户实现情感识别模型的构建与优化，提升对话系统的智能化水平。
