pythainlp/wisesight_sentiment_prompt

---
language:
- th
license: cc0-1.0
size_categories:
- 10K<n<100K
task_categories:
- text-generation
- text2text-generation
pretty_name: i
dataset_info:
features:
- name: inputs
dtype: string
- name: targets
dtype: string
splits:
- name: train
num_bytes: 10132750
num_examples: 16194
- name: validation
num_bytes: 1118295
num_examples: 1777
- name: test
num_bytes: 1240521
num_examples: 1965
download_size: 3093175
dataset_size: 12491566
tags:
- instruct-fellow
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: validation
path: data/validation-*
- split: test
path: data/test-*
---

wisesight_sentiment_prompt is the instruct fellow dataset for sentiment Thai text by prompt. It can use fine-tuning model.

- inputs: Prompt
- targets: Text targets that AI should answer.

**Template**
```
Inputs: จำแนกประโยคต่อไปนี้เป็นคำถามหรือข้อความเชิงบวก/เป็นกลาง/เชิงลบ:\n{text}

targets: ประโยคที่กำหนดสามารถจำแนกข้อความได้เป็นข้อความ{category}
```

category
- คำถาม: question
- เชิงบวก: positive
- เป็นกลาง: neutral
- เชิงลบ: negative

Notebook that used create this dataset: [https://github.com/PyThaiNLP/support-aya-datasets/blob/main/sentiment-analysis/wisesight_sentiment.ipynb](https://github.com/PyThaiNLP/support-aya-datasets/blob/main/sentiment-analysis/wisesight_sentiment.ipynb)

Wisesight Sentiment Corpus: Social media messages in Thai language with sentiment category (positive, neutral, negative, question)
* Released to public domain under Creative Commons Zero v1.0 Universal license.
* Size: 26,737 messages
* Language: Central Thai
* Style: Informal and conversational. With some news headlines and advertisement.
* Time period: Around 2016 to early 2019. With small amount from other period.
* Domains: Mixed. Majority are consumer products and services (restaurants, cosmetics, drinks, car, hotels), with some current affairs.

See more: [wisesight_sentiment](https://huggingface.co/datasets/wisesight_sentiment).

PyThaiNLP

language:
- 泰语
license: CC0-1.0
size_categories:
- 10K < 样本量 < 100K
task_categories:
- 文本生成
- 文本到文本生成
pretty_name: i
dataset_info:
features:
- name: inputs
dtype: 字符串
- name: targets
dtype: 字符串
splits:
- name: train
num_bytes: 10132750
num_examples: 16194
- name: validation
num_bytes: 1118295
num_examples: 1777
- name: test
num_bytes: 1240521
num_examples: 1965
download_size: 3093175 字节
dataset_size: 12491566 字节
tags:
- instruct-fellow
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: validation
path: data/validation-*
- split: test
path: data/test-*

wisesight_sentiment_prompt 是面向泰语情感文本的提示式同伴（instruct fellow）数据集，可用于大语言模型微调。
- inputs：提示词
- targets：AI 应输出的文本目标

**模板**

Inputs: 请将以下句子分类为问题、积极/中性/消极情感文本：
{text}

targets: 给定句子可被分类为{category}类文本

category 类别说明：
- คำถาม：问题（question）
- เชิงบวก：积极（positive）
- เป็นกลาง：中性（neutral）
- เชิงลบ：消极（negative）

本数据集的创建所用代码笔记本：[https://github.com/PyThaiNLP/support-aya-datasets/blob/main/sentiment-analysis/wisesight_sentiment.ipynb](https://github.com/PyThaiNLP/support-aya-datasets/blob/main/sentiment-analysis/wisesight_sentiment.ipynb)

Wisesight 情感语料库：包含泰语社交媒体文本及情感类别（积极、中性、消极、问题）
* 采用知识共享零通用公共许可证1.0版（CC0-1.0）发布至公有领域
* 样本总量：26737条文本
* 语言：中部泰语
* 文本风格：非正式会话体，包含少量新闻标题与广告内容
* 时间范围：2016年至2019年初，仅包含少量其他时期的样本
* 领域范围：涵盖多个领域，主体为消费品与服务（餐饮、化妆品、饮品、汽车、酒店等），附带部分时事新闻

更多信息请访问：[wisesight_sentiment](https://huggingface.co/datasets/wisesight_sentiment)。

PyThaiNLP

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 语言: 泰语
• 许可: CC0-1.0
• 数据规模: 10K<n<100K
• 任务类别: 文本生成、文本到文本生成
• 友好名称: i

数据集特征

• 输入: 字符串类型
• 目标: 字符串类型

数据集划分

• 训练集: 16194个样本，10132750字节
• 验证集: 1777个样本，1118295字节
• 测试集: 1965个样本，1240521字节

数据集大小

• 下载大小: 3093175字节
• 数据集大小: 12491566字节

标签

• 标签: instruct-fellow

配置

• 配置名称: default
• 数据文件路径:
  • 训练集: data/train-*
  • 验证集: data/validation-*
  • 测试集: data/test-*

描述

• 输入: 提示
• 目标: AI应回答的文本目标

模板

• 输入模板: จำแนกประโยคต่อไปนี้เป็นคำถามหรือข้อความเชิงบวก/เป็นกลาง/เชิงลบ: {text}
• 目标模板: ประโยคที่กำหนดสามารถจำแนกข้อความได้เป็นข้อความ{category}

类别

• คำถาม: question
• เชิงบวก: positive
• เป็นกลาง: neutral
• เชิงลบ: negative