语音助手指令情感识别与实体标注数据集VoiceAssistantCommandSentimentRecognitionandEntityTaggingDataset-monkira
数据来源：互联网公开数据
标签：语音识别, 自然语言处理, 实体识别, 情感分析, 文本标注, 机器学习, 语音交互, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自语音助手交互场景下的用户指令数据，记录了用户对语音助手的语音指令，并进行了情感分析与实体标注。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可视为通用语音助手交互场景。
数据维度：包括“tokens”（分词后的用户指令文本）、“ner_tags_encoded”（实体标签的编码）和“ner_tags”（实体标签）三个字段。
数据格式：CSV格式，其中train_ner.csv, val_ner.csv, test_ner.csv等文件包含了标注数据，用于模型训练、验证和测试。另有其他文件如ipynb文件，json文件等，辅助数据处理和模型构建。
来源信息：数据来源于语音助手交互日志，并经过人工标注，用于训练和评估语音助手的情感识别和实体识别模型。
该数据集适合用于情感分析和实体识别的研究，以及语音助手相关技术的开发。
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、语音识别与情感分析交叉领域的学术研究，如用户意图理解、对话管理等。
行业应用：为智能语音助手、智能家居、车载语音系统等提供数据支持，尤其是在提升用户体验、优化交互流程等方面。
决策支持：支持产品经理和开发团队改进语音助手的性能，提升用户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、语音交互等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解语音交互技术。
此数据集特别适合用于探索用户语音指令中的情感表达和实体信息，从而提高语音助手对用户指令的理解和响应能力，最终实现更智能的语音交互体验。
