FullMinusBon_for_survey

该数据集包含用户ID、笑话文本和笑话ID三个字段。其中，用户ID和笑话ID为整数和字符串类型，笑话文本为字符串类型。数据集分为训练集，共有420个示例，数据集大小为223470字节，下载大小为69523字节。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 数据集名称: FullMinusBon_for_survey
• 存储位置: https://huggingface.co/datasets/SeppeV/FullMinusBon_for_survey

数据集结构

特征

• userId: 数据类型为int64
• jokeText: 数据类型为string
• jokeId: 数据类型为string

数据划分

• train:
  • 样本数量: 420
  • 数据大小: 223470字节

下载信息

• 下载大小: 69523字节
• 数据集大小: 223470字节

配置信息

• 默认配置:
  • 数据文件路径: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在幽默计算与用户偏好研究领域，FullMinusBon_for_survey数据集通过系统化采集420组用户-笑话交互记录构建而成。数据集采用三重结构化字段设计，每条数据包含用户ID、笑话文本内容及笑话ID标识符，原始数据经去标识化处理后以64位整型与字符串格式规范存储，训练集分块以Parquet文件形式封装，确保数据完整性与读取效率的平衡。

特点

该数据集凸显细粒度用户反馈与文本内容的耦合特性，每个样本单元精确记录特定用户对单条笑话的交互行为。其核心价值在于用户ID与笑话文本的双重可追溯性，既支持用户偏好的纵向分析，又能实现幽默文本特征的横向对比。数据规模虽适中，但字段设计兼顾机器学习任务需求与隐私保护要求，为推荐系统与自然语言处理研究提供独特的多模态实验素材。

使用方法

研究者可通过HuggingFace数据集库直接加载该资源，标准接口返回包含'train'分割的字典结构。典型应用场景包括：基于用户ID构建协同过滤推荐模型，利用jokeText字段进行幽默风格文本分析，或结合jokeId实现跨平台内容匹配。数据加载后建议进行文本向量化处理，用户ID字段可转换为嵌入层输入，为后续的神经网络训练提供结构化数据支持。

背景与挑战

背景概述

FullMinusBon_for_survey数据集聚焦于用户对幽默内容的反馈研究，由匿名研究团队于近年构建，旨在探索用户对不同笑话文本的偏好模式。该数据集收录了420条涵盖多元文化背景的笑话文本及相应用户ID，为计算语言学与社会心理学交叉领域提供了量化分析基础。其创新性体现在将传统调查数据转化为结构化机器学习样本，推动了推荐系统与情感分析技术在娱乐内容领域的应用发展。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战在于幽默感知的主观性难以量化，不同文化背景用户对同一笑话的评分存在显著差异。数据构建过程中需克服文本清洗的复杂性，包括处理口语化表达、文化特定隐喻以及敏感内容过滤。稀疏的用户行为数据亦限制了协同过滤算法的效果，如何从有限样本中提取跨群体的幽默共性特征成为亟待解决的关键问题。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，FullMinusBon_for_survey数据集因其独特的用户与笑话文本交互记录，成为研究用户幽默感知与文本生成的重要资源。研究者常利用该数据集分析不同用户对笑话的偏好模式，探索幽默语言的生成机制及其心理效应。数据集的结构化特征为文本情感分析与个性化推荐系统提供了典型实验场景。

解决学术问题

该数据集有效解决了幽默文本量化分析的难题，通过标注用户ID与笑话内容的关联关系，为计算语言学领域研究幽默的认知模式提供了数据支撑。其价值在于揭示了用户主观评价与文本特征之间的潜在映射关系，推动了基于用户反馈的文本生成质量评估方法的发展。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的研究包括《基于深度学习的幽默文本生成模型》，提出了融合用户偏好的生成式对抗网络架构；《跨文化幽默感知分析》则利用该数据集比较了不同地域用户的评分差异，为跨文化传播研究提供了新视角。