эмоции

• Описание :

Набор данных GoEmotions содержит 58 000 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, облегчение, раскаяние, печаль, удивление.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

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

• Исходный код : tfds.text.Goemotions

• Версии :

  • 0.1.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 4.19 MiB

• Размер набора данных : 32.25 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

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,
})

• Документация по функциям :

• Ключи под наблюдением (см . документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@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",
}