Annotated Data

NIAID Data Ecosystem2026-05-02 收录

情感分析

二元情感分类

数据链接：

https://figshare.com/articles/dataset/Tuning_Data/29435786 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

This dataset contains the complete set of annotated data, categorized by emotion labels. It serves as the tuning dataset for training our binary emotion classifiers.

创建时间：

2025-06-30

SemEval-2018 Task 11

自然语言处理

情感分析

该数据集是SemEval-2018任务11的一部分，主要用于评估自动文本分类系统在识别和分类社交媒体中的反讽和讽刺表达的能力。数据集包含多个子任务，包括讽刺检测、讽刺分类和讽刺生成。

alt.qcri.org630

guriko/autotrain-data-cv-sentiment

文本分类

情感分析

--- language: - en task_categories: - text-classification --- # AutoTrain Dataset for project: cv-sentiment ## Dataset Description This dataset has been automatically processed by AutoTrain for pro

Hugging Face2023-03-17 更新130

JasonOrange/ATE

自然语言处理

情感分析

# 将[SemEval_2014_TaskB](https://alt.qcri.org/semeval2014/task4/)数据集修改为可以使用[ChatGLM3官方微调方法](https://github.com/THUDM/ChatGLM3/blob/main/finetune_demo/README.md)微调的格式 ## 数据集信息描述： - 原数据集分为两部分：restaura

Hugging Face2024-03-19 更新80

DMASTE

情感分析

领域适应性

DMASTE数据集是由南京大学国家软件新技术重点实验室创建的，专门用于方面情感三元组提取（ASTE）任务。该数据集包含7524条手动标注的评论，覆盖了电子、时尚、美容、家居等八个领域，旨在模拟真实世界场景。DMASTE数据集的特点包括：评论长度多样，从1到250字不等；表达方式丰富，包含多种词汇和句法结构；方面类型多样，包括显式和隐式方面；以及广泛的应用领域，支持单源和多源域适应研究。该数据集的创

arXiv2023-05-27 更新140

BrunoGR/Emo_support_simplified

情感分析

--- configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* - split: test path: data/test-* - split: validation path: data/validation-* dataset_info: featur

Hugging Face2023-08-30 更新110

Annotated Data

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