数据集搜索结果|情感分析

新闻资讯数据集：多维情感，热点分析判断和关联词汇 2024-11-27 09:31:54

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数据集介绍：

本数据集包含约8000条新闻资讯，旨在为自然语言处理（NLP）和文本分析提供多维度的信息支持。每条记录包括标题、中文分词、拼音、英文翻译与分词、以及新闻的情感属性（积极、消极或中性）。

字段包括：

标题：新闻的标题内容。
类型：新闻的分类类型（例如：政治、经济、科技等）。
中文分词：标题中的中文词汇分词结果，便于文本处理。
拼音：标题中文字符的拼音表示。
英文翻译：标题的英文翻译，便于跨语言处理。
英文分词：英文翻译的分词结果。
是否为热点：标明新闻是否为当前热点事件（如：是/否）。
属性：情感属性标注（消极、积极或中性），指示新闻的情感倾向。
关联词汇：与新闻标题相关的关键词汇，有助于识别新闻的主题或内容。

此外，数据集还标注了新闻是否为热点事件，并提供了相关联的关键词汇，适用于情感分析、热点新闻检测、跨语言翻译等研究和应用。

数据集读取：

数据集为.xlsx格式，方便使用pandas等库进行调用读取

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电商客户与客服对话聊天内容数据集 2024-11-18 13:50:59

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数据集概述
本数据集包含来自电商领域的客户与客服之间的多轮对话，覆盖多个电商场景，如手机、家电、服装、鞋袜、图书、电脑等。数据集记录了客户与客服的对话内容，以及对应的中文和英文分词信息，适用于自然语言处理（NLP）任务中的对话生成、情感分析、多语言模型训练等研究场景。

数据格式
数据以 xlsx 文件格式提供，每行记录一组客户与客服的对话内容及相关信息，字段说明如下：

id：每条对话的唯一标识符，用于数据索引和管理。
【中文】客户对话内容：客户在对话中使用的原始中文内容。
【中文】客服对话内容：客服在对话中使用的原始中文内容。
【中文】客户对话分词：对客户中文内容进行分词后的结果，词之间以分隔符连接。
【中文】客服对话分词：对客服中文内容进行分词后的结果。
【英语】客户对话内容：客户在对话中对应的英文翻译内容。
【英语】客服对话内容：客服在对话中对应的英文翻译内容。
【英语】客户对话分词：对客户英文内容进行分词后的结果。
【英语】客服对话分词：对客服英文内容进行分词后的结果。
对话id：标识每组完整对话的唯一对话编号。

数据特点

场景多样：涵盖电商领域常见商品（如手机、家电、服装等），适用于多领域对话研究。
双语支持：同时提供中文和英文对话内容及分词信息，适合多语言任务。
结构化表示：分词字段支持特征提取和深度学习模型训练。
真实对话：数据来自实际电商场景，包含常见的客户提问和客服回答模式。

应用场景

对话生成模型训练：用于训练客户与客服对话生成模型，实现电商自动化客服。
情感分析：通过对话内容分析客户情绪，优化客户服务体验。
多语言对话翻译：适用于多语言对话翻译模型的训练与评估。
意图识别与问答系统：开发基于意图识别的问答系统，提高电商客服效率。

数据特点总结
本数据集为电商领域的客户服务智能化提供了高质量的语料支持，适用于多语言对话研究、自然语言生成任务以及情感分析场景。其多领域、多语言、多场景的特性，为构建智能客服系统和电商对话研究奠定了坚实的数据基础。

数据集总量：约2万组对话

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中文情感（积极&消极）句子分类数据集 2024-11-16 15:38:00

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数据集概述
本数据集专注于中文情感分析，分为积极情感数据集和消极情感数据集两个Excel文件，分别包含表达正向和负向情感的句子文本。数据集适用于自然语言处理（NLP）中的情感分类、文本特征提取和情绪分析任务。通过对积极和消极句子的清晰划分，数据集为构建高效的情感分类模型提供了优质的语料资源。

数据格式
数据集以 xlsx 格式提供，字段说明如下：

id：每条句子的唯一标识符，便于索引和数据管理。
积极（消极）情感内容：情感句子的原始中文文本，表达明确的情感倾向。
内容分词：对句子内容进行的分词结果，词与词之间使用 | 分隔，便于特征提取和分析。
中文拼音：句子内容转写为拼音的结果，词与词之间使用 } 分隔，适用于语音处理相关任务。

数据特点

情感清晰：积极与消极句子分布明确，覆盖了日常生活、工作、社交等多种场景的情感表达方式。
结构化表示：文本通过分词和拼音两种形式表示，便于语言特征分析和跨模态任务研究。
语言多样性：句子长度、句式和词汇分布广泛，适合多种NLP任务的语料需求。

应用场景

情感分类模型训练：用于训练和评估情感分类模型（如正负面情感分析）。
文本特征提取：结合分词字段，提取情感相关特征进行文本聚类或分类。
拼音输入法优化：利用拼音字段优化拼音输入法的情感联想能力。
社交情感分析：分析社交媒体或用户评论中的情感倾向，挖掘潜在用户反馈。
多模态情感研究：通过分词和拼音结合，支持跨模态（文本+语音）情感分析任务。

数据特点

清晰的情感标注：分别提供积极和消极情感句子，便于构建分类模型。
多字段支持：原文、分词和拼音等多字段内容，适合不同任务需求。
高质量语料：涵盖多种真实情感场景，数据集质量高、实用性强。

本数据集是研究中文情感分析的理想资源，适合机器学习、深度学习情感分类模型的训练和评估，同时为多模态研究提供了多维度的参考语料。

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搜索结果|共9条数据

新闻资讯数据集：多维情感，热点分析判断和关联词汇 2024-11-27 09:31:54

数据集介绍：

数据集读取：

电商客户与客服对话聊天内容数据集 2024-11-18 13:50:59

中文情感（积极&消极）句子分类数据集 2024-11-16 15:38:00