NLPCC Weibo Dataset

The fine-grained NLPCC Weibo dataset includes the NLPCC2013 Task 2 Weibo Sentence Emotion Dataset and the NLPCC2014 Task 1 Emotion Dataset. The NLPCC2013 Task 2 Weibo Sentence Emotion Dataset consists of 8 types of sentiment labels: None, Sadness, Like, Anger, Happiness, Distinct, Fear, Surprise. It includes a total of 4000 training sets and 10000 testing sets. During the experiment, this article merged the two datasets into one dataset and re divided them according to the ratio of 8:2 between the training and testing sets. The NLPCC2014 Task 1 sentiment dataset consists of 8 types of sentiment labels: None, Sadness, Like, Anger, Happiness, Distust, Wear, Surprise, and includes a total of 14000 training sets and 6000 testing sets.

细粒度NLPCC微博数据集包含NLPCC2013任务2微博语句情感数据集与NLPCC2014任务1情感数据集。其中，NLPCC2013任务2微博语句情感数据集共涵盖8类情感标签：无情感（None）、悲伤（Sadness）、喜爱（Like）、愤怒（Anger）、愉悦（Happiness）、明确（Distinct）、恐惧（Fear）与惊讶（Surprise），总计包含4000条训练样本与10000条测试样本。本研究在实验过程中将两个数据集合并为统一数据集，并按照8:2的比例重新划分训练集与测试集。NLPCC2014任务1情感数据集共涵盖8类情感标签：无情感（None）、悲伤（Sadness）、喜爱（Like）、愤怒（Anger）、愉悦（Happiness）、不信任（Distust）、疲惫（Wear）与惊讶（Surprise），总计包含14000条训练样本与6000条测试样本。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

NLPCC Weibo Dataset是一个用于细粒度情感分析的中文微博数据集，由NLPCC2013和NLPCC2014两个任务的数据合并而成，涵盖8种情感类别（如悲伤、喜欢、愤怒等）。该数据集规模较大，合并后重新按8:2比例划分训练和测试集，适用于情感分类模型的研究与评估。