Mouwiya/imdb_reviews_with_labels_csv

本数据集包含IMDb电影评论子集的一步情感分析结果，使用BART-large、DistilBERT-base和RoBERTa-base三种预训练语言模型进行零样本分类，预测电影评论的情感倾向（正面或负面）。数据集存储在名为imdb_reviews_with_labels.csv的CSV文件中，并上传至Hugging Face Hub，便于访问和共享。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征（Features）:

  • text: 文本类型，字符串
  • label: 标签类型，整数64位
  • predicted_sentiment_facebook/bart-large-mnli: 预测情感类型，字符串
  • predicted_sentiment_distilbert-base-uncased: 预测情感类型，字符串
  • predicted_sentiment_roberta-base: 预测情感类型，字符串

• 数据分割（Splits）:

  • train: 训练集，包含1000个样本，总大小1361555字节

• 数据集大小（Dataset Size）: 1361555字节

• 下载大小（Download Size）: 862047字节

数据集描述

本数据集用于执行一次性的情感分析任务，使用了IMDb电影评论数据集的一个子集，并应用了多个语言模型进行预测。目标是在不微调模型的情况下预测电影评论的情感（正面或负面）。使用了三种不同的预训练语言模型进行零样本分类：BART-large、DistilBERT-base和RoBERTa-base。每个模型对100个随机抽样的电影评论生成了预测的情感标签，并将这些信息保存在名为"imdb_reviews_with_labels.csv"的CSV文件中。