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Avimaster/emotion-custom

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Hugging Face2024-01-03 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/Avimaster/emotion-custom
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官方服务:
资源简介:
该数据集名为emotion-custom,由Argilla创建,用于情感分析和情感分类等NLP任务。数据集包含文本字段、多种类型的问题(如情感选择和多标签情感选择)以及建议,以辅助标注者进行标注。此外,数据集还支持通过Argilla和HuggingFace的`datasets`库加载。

该数据集名为emotion-custom,由Argilla创建,用于情感分析和情感分类等NLP任务。数据集包含文本字段、多种类型的问题(如情感选择和多标签情感选择)以及建议,以辅助标注者进行标注。此外,数据集还支持通过Argilla和HuggingFace的`datasets`库加载。
提供机构:
Avimaster
原始信息汇总

数据集卡片 for emotion-custom

数据集描述

数据集概述

该数据集包含:

  • 符合 Argilla 数据集格式的配置文件 argilla.yaml。该配置文件将在使用 Argilla 的 FeedbackDataset.from_huggingface 方法时用于配置数据集。
  • 与 HuggingFace datasets 兼容的数据集记录。这些记录在使用 FeedbackDataset.from_huggingface 时会自动加载,也可以通过 datasets 库的 load_dataset 方法独立加载。
  • 用于构建和整理数据集的标注指南(如果在 Argilla 中定义)。

加载方法

使用 Argilla 加载

安装 Argilla: bash pip install argilla --upgrade

加载数据集: python import argilla as rg

ds = rg.FeedbackDataset.from_huggingface("Avimaster/emotion-custom")

使用 datasets 库加载

安装 datasets: bash pip install datasets --upgrade

加载数据集: python from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("Avimaster/emotion-custom")

支持的任务和排行榜

该数据集可以包含多个字段、问题和响应,因此可以用于不同的 NLP 任务,具体取决于配置。数据集结构在数据集结构部分中描述。

该数据集没有关联的排行榜。

语言

[更多信息需要]

数据集结构

数据在 Argilla 中的结构

数据集在 Argilla 中包含以下内容:字段问题建议元数据向量指南

字段

字段是数据集记录本身,目前仅支持文本字段。这些字段将用于提供对问题的响应。

字段名称 标题 类型 必需 Markdown
text 文本 text True False

问题

问题是将向标注者提出的问题。它们可以是不同类型,如评分、文本、标签选择、多标签选择或排名。

问题名称 标题 类型 必需 描述 值/标签
sentiment 情感 label_selection True N/A [positive, neutral, negative]
mixed-emotion 混合情感 multi_label_selection True N/A [joy, anger, sadness, fear, surprise, love]

建议

建议是人为或机器生成的推荐,用于在标注过程中协助标注者。这些建议总是与现有问题相关联,并在名称中附加 "-suggestion" 和 "-suggestion-metadata",分别包含建议的值及其元数据。

元数据

元数据是一个字典,可用于提供有关数据集记录的额外信息。这可以为标注者提供额外的上下文,或提供有关数据集记录本身的额外信息。元数据总是可选的,并且可以与 argilla.yaml 中定义的 metadata_properties 相关联。

指南

指南是可选的,只是一段纯文本,可用于向标注者提供指示。请参阅标注指南部分。

数据实例

在 Argilla 中的数据集实例示例如下:

json { "external_id": null, "fields": { "text": "i didnt feel humiliated" }, "metadata": {}, "responses": [ { "status": "submitted", "user_id": "b168d9ba-1b5f-47ee-a69d-f9ecd66c522e", "values": { "mixed-emotion": { "value": [ "joy", "love" ] }, "sentiment": { "value": "positive" } } } ], "suggestions": [], "vectors": {} }

在 HuggingFace datasets 中的相同记录示例如下:

json { "external_id": null, "metadata": "{}", "mixed-emotion": [ { "status": "submitted", "user_id": "b168d9ba-1b5f-47ee-a69d-f9ecd66c522e", "value": [ "joy", "love" ] } ], "mixed-emotion-suggestion": null, "mixed-emotion-suggestion-metadata": { "agent": null, "score": null, "type": null }, "sentiment": [ { "status": "submitted", "user_id": "b168d9ba-1b5f-47ee-a69d-f9ecd66c522e", "value": "positive" } ], "sentiment-suggestion": null, "sentiment-suggestion-metadata": { "agent": null, "score": null, "type": null }, "text": "i didnt feel humiliated" }

数据字段

数据集字段包括以下内容:

  • 字段:这些是数据集记录本身,目前仅支持文本字段。这些字段将用于提供对问题的响应。

    • texttext 类型。
  • 问题:这些问题将向标注者提出。它们可以是不同类型,如 RatingQuestionTextQuestionLabelQuestionMultiLabelQuestionRankingQuestion

    • sentimentlabel_selection 类型,允许值为 [positive, neutral, negative]。
    • mixed-emotionmulti_label_selection 类型,允许值为 [joy, anger, sadness, fear, surprise, love]。
  • 建议:从 Argilla 1.13.0 开始,建议已包含在内,以向标注者提供建议,以简化或协助标注过程。建议与现有问题相关联,总是可选的,并且不仅包含建议本身,还包含与之相关的元数据(如果适用)。

    • (可选) sentiment-suggestionlabel_selection 类型,允许值为 [positive, neutral, negative]。
    • (可选) mixed-emotion-suggestionmulti_label_selection 类型,允许值为 [joy, anger, sadness, fear, surprise, love]。

此外,还有两个可选字段:

  • metadata:这是一个可选字段,可用于提供有关数据集记录的额外信息。这可以为标注者提供额外的上下文,或提供有关数据集记录本身的额外信息。例如,可以使用此字段提供数据集记录的原始来源链接,或提供有关数据集记录本身的额外信息,如作者、日期或来源。元数据总是可选的,并且可以与 argilla.yaml 中定义的 metadata_properties 相关联。
  • external_id:这是一个可选字段,可用于为数据集记录提供外部 ID。如果您想将数据集记录与外部资源(如数据库或文件)相关联,这可能很有用。

数据分割

数据集包含一个单一分割,即 train

数据集创建

整理理由

[更多信息需要]

源数据

初始数据收集和规范化

[更多信息需要]

源语言生产者是谁?

[更多信息需要]

标注

标注指南

Emotion 是一个包含六种基本情绪(愤怒、恐惧、喜悦、爱、悲伤和惊讶)的英语 Twitter 消息数据集。

标注过程

[更多信息需要]

标注者是谁?

[更多信息需要]

个人和敏感信息

[更多信息需要]

使用数据的注意事项

数据集的社会影响

[更多信息需要]

讨论偏见

[更多信息需要]

其他已知限制

[更多信息需要]

附加信息

数据集策展人

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许可信息

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引用信息

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贡献

[更多信息需要]

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