Hamana0509/UIT-VSMEC|情感识别数据集|越南语NLP数据集

UIT-VSMEC是一个用于情感识别的越南语文本分类数据集，包含约6,927个人工标注的句子，每个句子标注有六种情感标签（悲伤、享受、愤怒、厌恶、恐惧和惊讶）。该数据集旨在推动越南语在自然语言处理领域的情感识别研究，并通过评估机器学习和深度神经网络模型，发现卷积神经网络模型在此数据集上表现最佳，F1分数达到57.61%。

原始信息汇总

数据集概述

任务类别

• 文本分类

语言

• 越南语

数据规模

• 1K<n<10K

数据集介绍

情感识别是情感分析的一种高级方法或特殊情况。在这项任务中，结果不是以极性（正面或负面）或评分形式（从1到5）呈现，而是以更详细的情感分析级别呈现，结果以悲伤、享受、愤怒、厌恶、恐惧和惊讶等更丰富的表达形式呈现。情感识别在通过识别客户评论的特定情感来衡量产品品牌价值方面起着关键作用。在本研究中，我们实现了两个目标。首先，我们构建了一个标准的越南社交媒体情感语料库（UIT-VSMEC），包含约6,927个人工标注的句子，带有六个情感标签，为越南语这一自然语言处理（NLP）中的低资源语言的情感识别研究做出了贡献。其次，我们在UIT-VSMEC上评估和测量了机器学习和深度神经网络模型。结果显示，卷积神经网络（CNN）模型以57.61%的F1分数取得了最高性能。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在情感识别领域，构建了一个标准化的越南社交媒体情感语料库（UIT-VSMEC），该语料库包含约6,927条人工标注的句子，涵盖六种情感标签。这一构建过程不仅丰富了越南语在自然语言处理（NLP）中的资源，也为情感识别研究提供了坚实的基础。通过系统化的数据收集和细致的人工标注，确保了数据集的高质量和多样性，从而为后续的模型评估和应用奠定了基础。

特点

UIT-VSMEC数据集的显著特点在于其针对越南语社交媒体的情感分析，涵盖了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、恐惧和惊讶六种情感标签。这一多维度的情感分类不仅提升了情感识别的精度，也为低资源语言的NLP研究提供了宝贵的资源。此外，数据集的规模适中，介于1,000至10,000条之间，既保证了数据的丰富性，又便于模型的训练和验证。

使用方法

UIT-VSMEC数据集适用于文本分类任务，特别是情感识别领域。研究者和开发者可以利用该数据集训练和评估机器学习及深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN），以提升情感识别的准确性。数据集的情感标签明确，适合进行多分类任务的模型训练。通过合理的数据划分和模型调优，可以有效提升模型在越南语社交媒体情感分析中的表现。

背景与挑战

背景概述

情感识别作为情感分析的高级形式，旨在超越简单的极性判断或评分，深入到更为细致的情感表达层面，如悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、恐惧和惊讶。在品牌价值评估中，通过识别客户评论中的特定情感，情感识别发挥着关键作用。Hamana0509/UIT-VSMEC数据集由越南UIT大学构建，包含约6,927条人工标注的越南语社交媒体句子，涵盖六种情感标签。该数据集的创建填补了越南语在自然语言处理领域中情感识别研究的空白，尤其在低资源语言处理方面具有重要意义。

当前挑战

UIT-VSMEC数据集在构建过程中面临多重挑战。首先，越南语作为低资源语言，缺乏丰富的情感标注数据，增加了数据收集和标注的难度。其次，情感识别任务本身复杂，需要精确区分多种情感类别，这对模型的分类能力提出了高要求。此外，尽管卷积神经网络（CNN）在该数据集上表现最佳，但其57.61%的F1-score仍显示出情感识别在越南语环境下的挑战性，表明现有模型在处理复杂情感表达时仍有提升空间。

常用场景

经典使用场景

在情感识别领域，UIT-VSMEC数据集的经典使用场景主要集中在对越南语社交媒体文本的情感分类。该数据集通过提供约6,927条人工标注的句子，涵盖了悲伤、喜悦、愤怒、厌恶、恐惧和惊讶六种情感标签，为研究人员提供了一个标准化的越南语情感识别语料库。通过训练和测试，研究者可以评估和优化机器学习及深度神经网络模型，特别是卷积神经网络（CNN），以提高情感识别的准确性。

实际应用

在实际应用中，UIT-VSMEC数据集可广泛应用于社交媒体监控、品牌价值评估和客户反馈分析等领域。通过识别和分析用户在社交媒体上的情感表达，企业可以更准确地了解消费者对产品的情感反应，从而优化产品设计和营销策略。此外，该数据集还可用于开发情感识别工具，帮助政府和组织更好地理解和应对公众情绪，提升社会管理和服务水平。

衍生相关工作

UIT-VSMEC数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在越南语情感识别和低资源语言处理领域。研究者们基于该数据集开发了多种情感识别模型，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），并在此基础上进行了性能优化和比较研究。此外，该数据集还激发了对多语言情感识别模型的研究，推动了跨语言情感分析技术的发展。