人机对话情绪分析与指代消解数据集DialogueEmotionAnalysisandCoreferenceResolutionDataset-dhan29
数据来源：互联网公开数据
标签：人机对话, 情绪分析, 指代消解, 自然语言处理, 情感识别, 对话系统, 文本分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自人机对话的文本数据，记录了用户与机器人之间的交互内容，并标注了对话中的情绪信息和指代关系，用于情绪识别和指代消解任务。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，但对话内容涉及日常交流，可能覆盖广泛的文化背景。
数据维度：数据集包括对话发起者（SPEAKER）、发言内容（STATEMENTS）、意图关键词（intent_words）、情感关键词（senti_words）和指代关系（coreference）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为modified_coref_dataset.csv，方便进行文本处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但经过了结构化处理，方便用于情绪分析和指代消解模型的训练。
该数据集适合用于情绪识别、指代消解、对话系统等相关领域的研究。
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：适用于自然语言处理、情感计算等领域的学术研究，如对话情绪识别、指代消解算法研究等。
行业应用：可以为智能客服、聊天机器人等对话系统提供数据支持，用于提升用户体验和对话质量。
决策支持：支持企业进行用户情感分析，辅助制定更精准的市场策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感计算等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索对话中的情绪表达规律和指代关系，帮助用户构建更智能、更人性化的对话系统。
