情感识别与情感分析数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别,情感分析,NLP,文本分析,用户生成内容,情绪分类,情感尺度,情感强度,情感正负性,情感控制力度
数据概述：
情感识别与情感分析数据集（EmoBank）是一个大规模的数据集，旨在用于自然语言处理（NLP）领域的 sentiment analysis 和情感识别研究。该数据集包含标注了情感类别及愉悦-唤醒度量尺度的文本样本。双重标注方法使得 EmoBank 能够捕捉到不仅是诸如“快乐”或“悲伤”等基本情感标签，还能量化每种情感的强度（唤醒度）和正负性（愉悦度）。数据集来源于多样化的资源，包括在线文章、评论和其他用户生成内容。每个条目都标注有情感类别（例如愤怒、快乐、悲伤、惊讶），以及愉悦和唤醒的连续尺度值，提供了对情感内容的全面视图。
数据用途概述：
该数据集适用于情感分析研究、人工智能领域的情感智能开发及其他需要理解文本中人类情感的关键场景。其全面的标注和大规模性质使其成为开发和评估具备情感理解能力的NLP模型的宝贵资源。研究者可以利用此数据集进行情感分类、情感强度分析以及情感正负性的研究；企业可以利用数据集进行用户情感反馈分析，优化产品或服务；教育机构可借助数据集进行情感识别与分析的课程教学，帮助学习者理解情感分析的原理和方法。此外，数据集还适用于人工智能领域中的情感智能研究，助力开发更为智能的情感理解系统。
举例：
情感识别与情感分析数据集（EmoBank）包含从用户评论、在线文章中收集的文本数据，每个文本片段都标注了对应的情感类别，如愤怒、快乐、悲伤、惊讶等。同时，每个情感类别还标注了愉悦度和唤醒度的数值。例如，一条评论被标注为“愤怒”，其愉悦度值为0.1，唤醒度值为0.9。通过分析这些标注数据，研究者可以开发出更精准的情感识别模型，帮助企业更好地理解用户情感，优化产品设计。
