情绪识别DAIC-WOZ对话文本数据集EmotionRecognitionDAIC-WOZDialogueTextDataset-abdelrahmanahmed3
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别, 情感分析, 对话文本, 机器学习, 心理健康, 语音数据, 自然语言处理, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自DAIC-WOZ（Diagnostic Interview for Clinical Research - Wizard of Oz）数据集的对话文本，记录了参与者在模拟心理健康访谈中的语言表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态对话语料。
地理范围：数据来源未明确，但DAIC-WOZ数据集通常涉及心理健康领域的研究，可能包含来自不同地区的参与者。
数据维度：包括对话的ID、标签（表示情绪状态，如积极、消极或中性）、文件路径、文本（对话内容）以及模型的响应和转换后的响应。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件包含对话记录。
来源信息：数据来源于DAIC-WOZ数据集，该数据集旨在促进对心理健康状况的自动评估。数据经过了标注和处理，可用于情绪识别和情感分析任务。
该数据集适合用于情绪识别、情感分析、对话理解等领域的研究，以及基于文本的心理健康评估模型构建。
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：适用于情感计算、自然语言处理和心理健康交叉领域的学术研究，如情绪识别模型的开发、对话情绪的分析和心理健康评估。
行业应用：可以为心理健康领域的应用提供数据支持，例如情绪识别软件、聊天机器人和心理咨询辅助工具。
决策支持：支持临床心理学领域的决策制定，例如辅助诊断和治疗方案的制定。
教育和培训：作为情感计算、自然语言处理和心理健康相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情绪识别和对话分析。
此数据集特别适合用于探索对话文本中情绪表达的规律，并构建能够自动识别情绪状态的模型，从而提升对心理健康状况的理解和支持。
