数据集搜索结果|自然语言处理

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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电影好评与差评内容分析数据集 2024-11-16 15:29:02

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数据集概述
本数据集是一个专注于电影评论情感分析的高质量语料资源，分为两个独立的Excel表格：电影差评内容数据集 和 电影好评内容数据集。每个表格包含用户对电影的详细评价文本及其对应的分词和拼音信息。数据集适用于情感分析、自然语言处理（NLP）、文本分类等任务，为研究电影评论的情感倾向、语言表达特点提供了坚实的基础。

数据格式
数据集以Excel表格格式（.xlsx）提供，包含以下字段：

id：每条评论的唯一标识符，便于索引和管理。
电影差评（好评）内容：电影评论的原始中文文本，详细描述用户对电影的观看感受。
内容分词：对评论内容进行的分词结果，词与词之间使用 | 分割，便于进一步的语义分析和特征提取。
中文拼音：评论内容按拼音转写的结果，词与词之间使用 } 分割，为拼音相关的任务提供支持。

数据特点

情感多样性：包含了用户对电影的正向和负向情感表达，覆盖广泛的情感极性。
结构化信息：评论文本提供了分词和拼音两种结构化表示，便于基于词级别或音节级别的分析任务。
语言丰富性：评论内容来源多样，包含了不同类型用户的语言表达特点，适合多层次的文本分析。

应用场景

情感分析：用于训练情感分类模型，区分电影评论中的好评与差评。
文本特征提取：借助分词字段进行关键词提取、主题建模等任务，了解评论中的常见主题。
语音识别与拼音处理：基于拼音字段的音节特征，可应用于语音合成和拼音输入法优化等领域。
电影评价趋势分析：分析电影评论中的情感变化趋势，探索电影受欢迎程度和用户关注点。

数据特点

数据集分为好评与差评两个部分，便于单独分析或联合使用。
提供分词和拼音字段，为基于文本或语音的多模态分析提供支持。
评论内容覆盖面广，可用于多种自然语言处理任务的研究和开发。

本数据集为情感分析和电影评价研究提供了高质量的基础语料资源，是探索文本情感倾向和语言特征的理想工具。

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搜索结果|共16条数据

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

电影好评与差评内容分析数据集 2024-11-16 15:29:02