- Описание:
Набор данных GoEmotions содержит 58 тысяч тщательно отобранных комментариев Reddit, помеченных для 27 категорий эмоций или нейтральных. Категории эмоций: восхищение, веселье, гнев, раздражение, одобрение, забота, замешательство, любопытство, желание, разочарование, неодобрение, отвращение, смущение, волнение, страх, благодарность, горе, радость, любовь, нервозность, оптимизм, гордость, осознание и т. Д. облегчение, раскаяние, печаль, удивление.
Домашняя страница: https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
Исходный код:
tfds.text.Goemotions
Версии:
-
0.1.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Скачать Размер:
4.19 MiB
Dataset Размер:
32.25 MiB
Авто-кэшируются ( документация ): Да
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 5 427 |
'train' | 43 410 |
'validation' | 5 426 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'admiration': tf.bool,
'amusement': tf.bool,
'anger': tf.bool,
'annoyance': tf.bool,
'approval': tf.bool,
'caring': tf.bool,
'comment_text': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'confusion': tf.bool,
'curiosity': tf.bool,
'desire': tf.bool,
'disappointment': tf.bool,
'disapproval': tf.bool,
'disgust': tf.bool,
'embarrassment': tf.bool,
'excitement': tf.bool,
'fear': tf.bool,
'gratitude': tf.bool,
'grief': tf.bool,
'joy': tf.bool,
'love': tf.bool,
'nervousness': tf.bool,
'neutral': tf.bool,
'optimism': tf.bool,
'pride': tf.bool,
'realization': tf.bool,
'relief': tf.bool,
'remorse': tf.bool,
'sadness': tf.bool,
'surprise': tf.bool,
})
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):None
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Образец цитирования:
@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",
}