CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis

french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis是一个基于法语书籍评论的数据集，专门用于二分类情感分析任务。该数据集包含270,424条经过特定提示处理后的评论记录，用于训练机器学习模型以识别评论的正负情感。

french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis is a dataset based on French book reviews, specifically designed for binary sentiment analysis tasks. The dataset contains 270,424 records of reviews processed with specific prompts, intended for training machine learning models to identify positive or negative sentiments in the reviews.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 名称: french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis
• 语言: 法语
• 许可: CC
• 大小: 100K<n<1M
• 任务类别: 文本分类
• 标签: 二元情感分析, DFP, 法语提示
• 注释创建者: found
• 语言创建者: found
• 多语言性: 单语
• 源数据集: french_book_reviews

详细描述

• 数据集来源: 该数据集是 Dataset of French Prompts (DFP) 的一个子集。
• 数据量: 包含 270,424 条数据，适用于二元情感分析任务。
• 原始数据: 原始数据来自 Eltaief 的 french_book_reviews 数据集。
• 提示列表: 该数据集使用了 28 个提示，这些提示以直陈式、第二人称单数和第二人称复数形式呈现。

提示特征

• 提示构造: 提示列表中的 review 和 targets 是从以下代码构造的： python fbr = load_dataset(Abirate/french_book_reviews) review = fbr[train][reader_review][i] if fbr[train][rating][i] < 2.5: targets.append("neg") else : targets.append("pos")

数据集划分

• 训练集: 270,424 条样本
• 验证集: 无
• 测试集: 无

使用方法

python from datasets import load_dataset dataset = load_dataset("CATIE-AQ/french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis")

引用

原始数据

@misc {abir_eltaief_2023,
author = { {Abir ELTAIEF} },
title = { french_book_reviews (Revision 534725e) },
year = 2023,
url = { https://huggingface.co/datasets/Abirate/french_book_reviews },
doi = { 10.57967/hf/1052 },
publisher = { Hugging Face }}

本数据集

@misc {centre_aquitain_des_technologies_de_linformation_et_electroniques_2023,
author = { {Centre Aquitain des Technologies de lInformation et Electroniques} },
title = { DFP (Revision 1d24c09) },
year = 2023,
url = { https://huggingface.co/datasets/CATIE-AQ/DFP },
doi = { 10.57967/hf/1200 },
publisher = { Hugging Face }
}

许可

CC0: Public Domain