المشاعر

• الوصف :

تحتوي مجموعة بيانات GoEmotions على 58 ألفًا من تعليقات Reddit المنسقة بعناية والمصنفة لـ 27 فئة من فئات المشاعر أو محايد. فئات المشاعر هي الإعجاب ، التسلية ، الغضب ، الانزعاج ، الموافقة ، الاهتمام ، الارتباك ، الفضول ، الرغبة ، خيبة الأمل ، الرفض ، الاشمئزاز ، الإحراج ، الإثارة ، الخوف ، الامتنان ، الحزن ، الفرح ، الحب ، العصبية ، التفاؤل ، الكبرياء ، الإدراك ، الراحة ، الندم ، الحزن ، المفاجأة.

• وثائق إضافية : استكشف في الأوراق باستخدام الرمز north_east

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions

• كود المصدر : tfds.text.Goemotions

• إصدارات :

  • 0.1.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات حول الإصدار.

• حجم التحميل : 4.19 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 32.25 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الانقسامات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'admiration': bool,
    'amusement': bool,
    'anger': bool,
    'annoyance': bool,
    'approval': bool,
    'caring': bool,
    'comment_text': Text(shape=(), dtype=string),
    'confusion': bool,
    'curiosity': bool,
    'desire': bool,
    'disappointment': bool,
    'disapproval': bool,
    'disgust': bool,
    'embarrassment': bool,
    'excitement': bool,
    'fear': bool,
    'gratitude': bool,
    'grief': bool,
    'joy': bool,
    'love': bool,
    'nervousness': bool,
    'neutral': bool,
    'optimism': bool,
    'pride': bool,
    'realization': bool,
    'relief': bool,
    'remorse': bool,
    'sadness': bool,
    'surprise': bool,
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر المستند as_supervised ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@inproceedings{demszky-2020-goemotions,
    title = "{G}o{E}motions: A Dataset of Fine-Grained Emotions",
    author = "Demszky, Dorottya  and
      Movshovitz-Attias, Dana  and
      Ko, Jeongwoo  and
      Cowen, Alan  and
      Nemade, Gaurav  and
      Ravi, Sujith",
    booktitle = "Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics",
    month = jul,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.372",
    pages = "4040--4054",
}