google-research-datasets/go_emotions

---
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- crowdsourced
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- found
language:
- en
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- apache-2.0
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- monolingual
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- 100K<n<1M
- 10K<n<100K
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- original
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- text-classification
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- multi-class-classification
- multi-label-classification
paperswithcode_id: goemotions
pretty_name: GoEmotions
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- emotion
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- config_name: raw
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- name: text
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dtype: int32
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- name: train
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- config_name: simplified
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- name: text
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- name: labels
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names:
'0': admiration
'1': amusement
'2': anger
'3': annoyance
'4': approval
'5': caring
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'7': curiosity
'8': desire
'9': disappointment
'10': disapproval
'11': disgust
'12': embarrassment
'13': excitement
'14': fear
'15': gratitude
'16': grief
'17': joy
'18': love
'19': nervousness
'20': optimism
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'24': remorse
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- name: id
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- name: train
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configs:
- config_name: raw
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- split: train
path: raw/train-*
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- split: train
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default: true
---

# Dataset Card for GoEmotions

## Table of Contents
- [Dataset Description](#dataset-description)
- [Dataset Summary](#dataset-summary)
- [Supported Tasks and Leaderboards](#supported-tasks-and-leaderboards)
- [Languages](#languages)
- [Dataset Structure](#dataset-structure)
- [Data Instances](#data-instances)
- [Data Fields](#data-fields)
- [Data Splits](#data-splits)
- [Dataset Creation](#dataset-creation)
- [Curation Rationale](#curation-rationale)
- [Source Data](#source-data)
- [Annotations](#annotations)
- [Personal and Sensitive Information](#personal-and-sensitive-information)
- [Considerations for Using the Data](#considerations-for-using-the-data)
- [Social Impact of Dataset](#social-impact-of-dataset)
- [Discussion of Biases](#discussion-of-biases)
- [Other Known Limitations](#other-known-limitations)
- [Additional Information](#additional-information)
- [Dataset Curators](#dataset-curators)
- [Licensing Information](#licensing-information)
- [Citation Information](#citation-information)
- [Contributions](#contributions)

## Dataset Description

- **Homepage:** https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
- **Repository:** https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
- **Paper:** https://arxiv.org/abs/2005.00547
- **Leaderboard:**
- **Point of Contact:** [Dora Demszky](https://nlp.stanford.edu/~ddemszky/index.html)

### Dataset Summary

The GoEmotions dataset contains 58k carefully curated Reddit comments labeled for 27 emotion categories or Neutral.
The raw data is included as well as the smaller, simplified version of the dataset with predefined train/val/test
splits.

### Supported Tasks and Leaderboards

This dataset is intended for multi-class, multi-label emotion classification.

### Languages

The data is in English.

## Dataset Structure

### Data Instances

Each instance is a reddit comment with a corresponding ID and one or more emotion annotations (or neutral).

### Data Fields

The simplified configuration includes:
- `text`: the reddit comment
- `labels`: the emotion annotations
- `comment_id`: unique identifier of the comment (can be used to look up the entry in the raw dataset)

In addition to the above, the raw data includes:
* `author`: The Reddit username of the comment's author.
* `subreddit`: The subreddit that the comment belongs to.
* `link_id`: The link id of the comment.
* `parent_id`: The parent id of the comment.
* `created_utc`: The timestamp of the comment.
* `rater_id`: The unique id of the annotator.
* `example_very_unclear`: Whether the annotator marked the example as being very unclear or difficult to label (in this
case they did not choose any emotion labels).

In the raw data, labels are listed as their own columns with binary 0/1 entries rather than a list of ids as in the
simplified data.

### Data Splits

The simplified data includes a set of train/val/test splits with 43,410, 5426, and 5427 examples respectively.

## Dataset Creation

### Curation Rationale

From the paper abstract:

> Understanding emotion expressed in language has a wide range of applications, from building empathetic chatbots to
detecting harmful online behavior. Advancement in this area can be improved using large-scale datasets with a
fine-grained typology, adaptable to multiple downstream tasks.

### Source Data

#### Initial Data Collection and Normalization

Data was collected from Reddit comments via a variety of automated methods discussed in 3.1 of the paper.

#### Who are the source language producers?

English-speaking Reddit users.

### Annotations

#### Annotation process

[More Information Needed]

#### Who are the annotators?

Annotations were produced by 3 English-speaking crowdworkers in India.

### Personal and Sensitive Information

This dataset includes the original usernames of the Reddit users who posted each comment. Although Reddit usernames
are typically disasociated from personal real-world identities, this is not always the case. It may therefore be
possible to discover the identities of the individuals who created this content in some cases.

## Considerations for Using the Data

### Social Impact of Dataset

Emotion detection is a worthwhile problem which can potentially lead to improvements such as better human/computer
interaction. However, emotion detection algorithms (particularly in computer vision) have been abused in some cases
to make erroneous inferences in human monitoring and assessment applications such as hiring decisions, insurance
pricing, and student attentiveness (see
[this article](https://www.unite.ai/ai-now-institute-warns-about-misuse-of-emotion-detection-software-and-other-ethical-issues/)).

### Discussion of Biases

From the authors' github page:

> Potential biases in the data include: Inherent biases in Reddit and user base biases, the offensive/vulgar word lists used for data filtering, inherent or unconscious bias in assessment of offensive identity labels, annotators were all native English speakers from India. All these likely affect labelling, precision, and recall for a trained model. Anyone using this dataset should be aware of these limitations of the dataset.

### Other Known Limitations

[More Information Needed]

## Additional Information

### Dataset Curators

Researchers at Amazon Alexa, Google Research, and Stanford. See the [author list](https://arxiv.org/abs/2005.00547).

### Licensing Information

The GitHub repository which houses this dataset has an
[Apache License 2.0](https://github.com/google-research/google-research/blob/master/LICENSE).

### Citation Information

@inproceedings{demszky2020goemotions,
author = {Demszky, Dorottya and Movshovitz-Attias, Dana and Ko, Jeongwoo and Cowen, Alan and Nemade, Gaurav and Ravi, Sujith},
booktitle = {58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)},
title = {{GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained Emotions}},
year = {2020}
}

### Contributions

Thanks to [@joeddav](https://github.com/joeddav) for adding this dataset.

annotations_creators:
- 众包（crowdsourced）
language_creators:
- 现有公开资源采集（found）
language:
- 英语（en）
license:
- Apache许可证2.0（apache-2.0）
multilinguality:
- 单语言（monolingual）
size_categories:
- 10万<n<100万
- 1万<n<10万
source_datasets:
- 原创数据集（original）
task_categories:
- 文本分类（text-classification）
task_ids:
- 多分类任务（multi-class-classification）
- 多标签分类任务（multi-label-classification）
paperswithcode_id: goemotions
pretty_name: GoEmotions
config_names:
- raw（原始配置）
- simplified（精简配置）
tags:
- 情绪（emotion）
dataset_info:
- config_name: raw（原始配置）
features:
- name: text
dtype: 字符串
- name: id
dtype: 字符串
- name: author
dtype: 字符串
- name: subreddit
dtype: 字符串
- name: link_id
dtype: 字符串
- name: parent_id
dtype: 字符串
- name: created_utc
dtype: float32
- name: rater_id
dtype: 有符号32位整数（int32）
- name: example_very_unclear
dtype: 布尔值（bool）
- name: admiration（钦佩）
dtype: int32
- name: amusement（愉悦感）
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- name: anger（愤怒）
dtype: int32
- name: annoyance（厌烦）
dtype: int32
- name: approval（赞同）
dtype: int32
- name: caring（关怀）
dtype: int32
- name: confusion（困惑）
dtype: int32
- name: curiosity（好奇）
dtype: int32
- name: desire（渴望）
dtype: int32
- name: disappointment（失望）
dtype: int32
- name: disapproval（不赞同）
dtype: int32
- name: disgust（厌恶）
dtype: int32
- name: embarrassment（尴尬）
dtype: int32
- name: excitement（兴奋）
dtype: int32
- name: fear（恐惧）
dtype: int32
- name: gratitude（感激）
dtype: int32
- name: grief（悲痛）
dtype: int32
- name: joy（喜悦）
dtype: int32
- name: love（喜爱）
dtype: int32
- name: nervousness（紧张）
dtype: int32
- name: optimism（乐观）
dtype: int32
- name: pride（自豪）
dtype: int32
- name: realization（领悟）
dtype: int32
- name: relief（释然）
dtype: int32
- name: remorse（懊悔）
dtype: int32
- name: sadness（悲伤）
dtype: int32
- name: surprise（惊讶）
dtype: int32
- name: neutral（中性）
dtype: int32
splits:
- name: train
num_bytes: 55343102
num_examples: 211225
download_size: 24828322
dataset_size: 55343102
- config_name: simplified（精简配置）
features:
- name: text
dtype: 字符串
- name: labels
sequence:
class_label:
names:
'0': 钦佩（admiration）
'1': 愉悦感（amusement）
'2': 愤怒（anger）
'3': 厌烦（annoyance）
'4': 赞同（approval）
'5': 关怀（caring）
'6': 困惑（confusion）
'7': 好奇（curiosity）
'8': 渴望（desire）
'9': 失望（disappointment）
'10': 不赞同（disapproval）
'11': 厌恶（disgust）
'12': 尴尬（embarrassment）
'13': 兴奋（excitement）
'14': 恐惧（fear）
'15': 感激（gratitude）
'16': 悲痛（grief）
'17': 喜悦（joy）
'18': 喜爱（love）
'19': 紧张（nervousness）
'20': 乐观（optimism）
'21': 自豪（pride）
'22': 领悟（realization）
'23': 释然（relief）
'24': 懊悔（remorse）
'25': 悲伤（sadness）
'26': 惊讶（surprise）
'27': 中性（neutral）
- name: id
dtype: 字符串
splits:
- name: train
num_bytes: 4224138
num_examples: 43410
- name: validation
num_bytes: 527119
num_examples: 5426
- name: test
num_bytes: 524443
num_examples: 5427
download_size: 3464371
dataset_size: 5275700
configs:
- config_name: raw（原始配置）
data_files:
- split: train
path: raw/train-*
- config_name: simplified（精简配置）
data_files:
- split: train
path: simplified/train-*
- split: validation
path: simplified/validation-*
- split: test
path: simplified/test-*
default: true

# GoEmotions数据集卡片

## 目录
- [数据集概述](#数据集概述)
- [数据集摘要](#数据集摘要)
- [支持任务与排行榜](#支持任务与排行榜)
- [语言](#语言)
- [数据集结构](#数据集结构)
- [数据实例](#数据实例)
- [数据字段](#数据字段)
- [数据划分](#数据划分)
- [数据集构建](#数据集构建)
- [构建依据](#构建依据)
- [源数据](#源数据)
- [标注](#标注)
- [个人与敏感信息](#个人与敏感信息)
- [数据集使用注意事项](#数据集使用注意事项)
- [数据集的社会影响](#数据集的社会影响)
- [偏见讨论](#偏见讨论)
- [其他已知局限性](#其他已知局限性)
- [附加信息](#附加信息)
- [数据集整理者](#数据集整理者)
- [许可信息](#许可信息)
- [引用信息](#引用信息)
- [贡献致谢](#贡献致谢)

## 数据集概述

- **项目主页**：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
- **代码仓库**：https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions
- **论文**：https://arxiv.org/abs/2005.00547
- **排行榜**：
- **联系人**：[多罗特亚·德姆茨基（Dora Demszky）](https://nlp.stanford.edu/~ddemszky/index.html)

### 数据集摘要

GoEmotions数据集包含5.8万条经过精心整理的Reddit论坛评论，标注了27种情绪类别或中性标签。数据集同时提供原始版本与精简版本，其中精简版本已预定义训练集、验证集与测试集划分。

### 支持任务与排行榜

本数据集适用于多分类、多标签情绪分类任务。

### 语言

本数据集采用英语。

## 数据集结构

### 数据实例

每条数据为一条Reddit论坛评论，附带唯一标识符以及一项或多项情绪标注（或中性标签）。

### 数据字段

精简配置包含以下字段：
- `text`：Reddit论坛评论内容
- `labels`：情绪标注
- `comment_id`：评论的唯一标识符（可用于在原始数据集中检索对应条目）

除上述字段外，原始数据集还包含以下额外字段：
* `author`：评论作者的Reddit用户名
* `subreddit`：评论所属的Reddit子版块
* `link_id`：评论的链接ID
* `parent_id`：评论的父级ID
* `created_utc`：评论的UTC时间戳
* `rater_id`：标注者的唯一标识符
* `example_very_unclear`：标注者是否标记该示例非常模糊、难以标注（此种情况下标注者未选择任何情绪标签）

在原始数据集中，标签以独立的二进制0/1列形式呈现，而非精简数据集中的ID列表形式。

### 数据划分

精简数据集包含训练集、验证集与测试集，样本数量分别为43410、5426与5427。

## 数据集构建

### 构建依据

摘自论文摘要：
> 理解语言中表达的情绪具有广泛应用场景，从构建共情聊天机器人到检测有害网络行为。借助具备细粒度分类体系、可适配多种下游任务的大规模数据集，可推动该领域的研究进展。

### 源数据

#### 初始数据采集与标准化

数据通过多种自动化方法从Reddit论坛评论中采集，详情参见论文3.1节。

#### 源语言生产者是谁？

数据来自英语使用者的Reddit论坛用户。

### 标注

#### 标注流程
[需更多信息]

#### 标注者是谁？

标注工作由印度的3名英语母语众包标注者完成。

### 个人与敏感信息

本数据集包含每条评论原作者的Reddit用户名。尽管Reddit用户名通常与真实身份无直接关联，但并非绝对如此，在部分场景下仍有可能据此追溯到发布内容的个体身份。

## 数据集使用注意事项

### 数据集的社会影响

情绪检测是一项极具价值的研究课题，有望推动人机交互等领域的改进。然而，情绪检测算法（尤其是计算机视觉领域的相关算法）在部分场景中已被滥用，例如在招聘决策、保险定价、学生注意力评估等人类监测与评估应用中做出错误推断（详见[此文章](https://www.unite.ai/ai-now-institute-warns-about-misuse-of-emotion-detection-software-and-other-ethical-issues/)）。

### 偏见讨论

摘自作者GitHub页面的说明：
> 本数据集存在的潜在偏见包括：Reddit平台及其用户群体本身的固有偏见、数据过滤所用的冒犯性/粗俗词汇列表的偏差、对冒犯性身份标签评估时的固有或无意识偏见，以及所有标注者均为印度英语母语者这一因素。这些因素均可能影响训练模型的标注效果、精确率与召回率。使用本数据集的人员应充分了解该数据集的上述局限性。

### 其他已知局限性

[需更多信息]

## 附加信息

### 数据集整理者

本数据集由亚马逊Alexa、谷歌研究院与斯坦福大学的研究人员整理完成，详见[作者列表](https://arxiv.org/abs/2005.00547)。

### 许可信息

托管本数据集的GitHub仓库采用[Apache许可证2.0（Apache License 2.0）](https://github.com/google-research/google-research/blob/master/LICENSE)。

### 引用信息

bibtex
@inproceedings{demszky2020goemotions,
author = {Demszky, Dorottya and Movshovitz-Attias, Dana and Ko, Jeongwoo and Cowen, Alan and Nemade, Gaurav and Ravi, Sujith},
booktitle = {58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)},
title = {{GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained Emotions}},
year = {2020}
}

### 贡献致谢

感谢[@joeddav](https://github.com/joeddav)为本数据集添加至相关平台。

原始信息汇总

GoEmotions 数据集概述

数据集描述

数据集摘要

GoEmotions 数据集包含 58k 条精心筛选的 Reddit 评论，标记了 27 种情感类别或中性情感。数据集包括原始数据和简化的版本，后者包含预定义的训练/验证/测试集。

支持的任务和排行榜

该数据集适用于多类别、多标签情感分类任务。

语言

数据集中的文本为英语。

数据集结构

数据实例

每个实例是一个 Reddit 评论，包含一个对应的 ID 和一个或多个情感标注（或中性）。

数据字段

简化配置包括：

• text: Reddit 评论文本
• labels: 情感标注
• comment_id: 评论的唯一标识符（可用于在原始数据集中查找条目）

原始数据还包括：

• author: 评论作者的 Reddit 用户名
• subreddit: 评论所属的子版块
• link_id: 评论的链接 ID
• parent_id: 评论的父 ID
• created_utc: 评论的时间戳
• rater_id: 标注者的唯一 ID
• example_very_unclear: 标注者是否标记该示例非常不清楚或难以标注（在这种情况下，他们没有选择任何情感标签）

在原始数据中，标签以独立的列形式列出，包含二进制 0/1 条目，而不是像简化数据中那样的 ID 列表。

数据分割

简化数据包括一组训练/验证/测试集，分别包含 43,410、5426 和 5427 个示例。

数据集创建

策划理由

从论文摘要中：

理解语言中表达的情感有广泛的应用，从构建同理心的聊天机器人到检测有害的在线行为。这一领域的进步可以通过使用具有细粒度分类法的大型数据集来改善，这些分类法适用于多个下游任务。

源数据

初始数据收集和规范化

数据从 Reddit 评论中通过多种自动化方法收集，具体讨论见论文的 3.1 节。

源语言生产者

英语母语的 Reddit 用户。

标注

标注过程

[更多信息需要]

标注者

标注由 3 名英语母语的印度众包工作者完成。

个人和敏感信息

该数据集包括发布每条评论的 Reddit 用户的原始用户名。虽然 Reddit 用户名通常与个人真实世界的身份无关，但这并不总是如此。因此，在某些情况下，可能有可能发现创建这些内容的人的身份。

使用数据的注意事项

数据集的社会影响

情感检测是一个有价值的问题，可能会带来改进，例如更好的人机交互。然而，情感检测算法（特别是在计算机视觉中）有时会被滥用，在招聘决策、保险定价和学生注意力等人类监控和评估应用中做出错误的推断（参见这篇文章）。

偏见的讨论

从作者的 GitHub 页面：

数据中可能存在的偏见包括：Reddit 和用户基础的固有偏见、用于数据过滤的冒犯性/粗俗词汇列表、评估冒犯性身份标签时的固有或无意识偏见，以及所有标注者都是来自印度的英语母语者。所有这些都可能影响标注、精确度和召回率。任何使用此数据集的人都应意识到这些数据集的局限性。

其他已知限制

[更多信息需要]

附加信息

数据集策展人

亚马逊 Alexa、谷歌研究和斯坦福大学的研究人员。参见作者列表。

许可信息

该数据集所在的 GitHub 仓库具有Apache License 2.0。

引用信息

@inproceedings{demszky2020goemotions, author = {Demszky, Dorottya and Movshovitz-Attias, Dana and Ko, Jeongwoo and Cowen, Alan and Nemade, Gaurav and Ravi, Sujith}, booktitle = {58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)}, title = {{GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained Emotions}}, year = {2020} }

贡献

感谢 @joeddav 添加此数据集。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

GoEmotions数据集的构建是基于对Reddit平台上58k条评论的精细标注，涵盖了27种情感类别及中性类别。构建过程中，数据首先通过自动化方法从Reddit收集，然后由来自印度的3名英语母语 crowdworkers 进行情感标注。原始数据包含用户名、帖子时间戳等详细信息，而简化的数据集则提供预先划分的训练、验证和测试集，以便于研究者使用。

使用方法

使用GoEmotions数据集时，研究者可以根据自身需求选择原始数据或简化数据。原始数据包含更丰富的字段信息，适用于需要深入分析的研究；简化数据则提供了便捷的数据 splits，适合快速进行模型训练和评估。在使用时，应充分注意数据集的潜在偏见和局限性，合理设计实验方案，以确保研究结果的可靠性和有效性。

背景与挑战

背景概述

GoEmotions数据集，由Google Research、Amazon Alexa和Stanford的研究人员共同创建，旨在推动情感理解的研究与应用。该数据集包含58,000条经过精心筛选的Reddit评论，标注了27种情感类别或中性状态，其精细化的情感分类体系为多下游任务提供了适应性。自2020年发布以来，GoEmotions数据集已成为自然语言处理领域情感分析任务的重要资源，对构建富有同理心的聊天机器人、检测网络有害行为等方面产生了显著影响。

当前挑战

在构建过程中，GoEmotions数据集面临了多方面的挑战：首先，数据来源的多样性和复杂性要求研究者在数据收集和标准化过程中采用多种自动化方法；其次，情感标注的主观性导致标注过程中可能出现偏差，特别是在跨文化背景下；此外，数据集中包含的用户信息可能涉及个人隐私问题，需要在数据使用中进行谨慎处理。在研究领域问题方面，GoEmotions数据集的挑战包括如何提高情感分类的准确性和鲁棒性，以及如何减少算法偏见，确保公平性和透明性。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，GoEmotions数据集以其精细的情绪分类而备受瞩目，其经典的使用场景主要集中于情感分析和情绪识别任务。研究者们利用该数据集，可以训练模型以识别文本中表达的各种细微情感，如喜悦、悲伤、愤怒等，从而提升人机交互的自然性和智能水平。

解决学术问题

GoEmotions数据集解决了学术研究中对于细粒度情绪标注的需求，以往的研究往往只区分正面和负面情绪，而该数据集提供了27种不同的情绪类别，使得研究能够更深入地探索情绪的多样性和复杂性，进而推动情感计算和自然语言理解的发展。

实际应用

在实际应用中，GoEmotions数据集可被用于开发更智能的聊天机器人，提升用户体验；在社交媒体分析中，可用于监测和评估公众情绪，对市场趋势和危机管理提供数据支持；在教育领域，该数据集亦有助于构建能够理解和响应学生情绪的教育应用程序。

数据集最近研究

最新研究方向

GoEmotions数据集作为自然语言处理领域中的一个重要资源，近期研究方向主要聚焦于细粒度情感分类任务。研究者们致力于探索该数据集在提升机器学习模型对情感表达的识别和理解能力方面的应用，特别是在多标签分类上的性能优化。此外，研究还关注于数据集潜在的偏见和局限性，以及如何在使用过程中确保公平性和透明度。这些研究对于构建更加智能和敏感的人机交互系统具有重要意义，例如在开发能够理解和响应用户情绪的聊天机器人等领域。