भावुकता

• विवरण :

GoEmotions डेटासेट में 58k सावधानी से क्यूरेट की गई Reddit टिप्पणियाँ शामिल हैं जिन्हें 27 भावना श्रेणियों या तटस्थ के लिए लेबल किया गया है। भावना श्रेणियां प्रशंसा, मनोरंजन, क्रोध, झुंझलाहट, अनुमोदन, देखभाल, भ्रम, जिज्ञासा, इच्छा, निराशा, अस्वीकृति, घृणा, शर्मिंदगी, उत्तेजना, भय, कृतज्ञता, शोक, आनंद, प्रेम, घबराहट, आशावाद, गर्व, अहसास हैं। राहत, पश्चाताप, उदासी, आश्चर्य।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

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

• स्रोत कोड : tfds.text.Goemotions

• संस्करण :

  • 0.1.0 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 4.19 MiB

• डेटासेट का आकार : 32.25 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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,
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं है।

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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",
}