Sentiment Analysis in Reddit|情感分析数据集|社交媒体数据集
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- 首次发表关于Reddit情感分析的研究论文,探讨了利用社交媒体数据进行情感分析的可行性。
- 发布了首个专门用于Reddit情感分析的数据集,包含大量用户评论和情感标签,为后续研究提供了基础。
- 引入深度学习模型,显著提升了Reddit情感分析的准确性,标志着技术上的重要突破。
- 发布了包含多语言支持的Reddit情感分析数据集,扩展了研究的应用范围。
- 实现了实时情感分析系统,能够对Reddit上的新评论进行即时情感判断,增强了数据集的实用价值。
THUCNews
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文档(2.19 GB),均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上,重新整合划分出14个候选分类类别:财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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CatMeows
该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。
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