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linceancestral/sentimientos

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Hugging Face2024-01-23 更新2024-03-04 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/linceancestral/sentimientos
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资源简介:
该数据集名为sentimientos,使用Argilla工具创建,包含文本字段和问题字段。问题字段包括情感标签(如正面、中性、负面)和多标签情感选择(如喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、惊讶、爱)。数据集的结构包括字段、问题、建议、元数据和注释指南。数据集可以通过Argilla或HuggingFace的`datasets`库加载。数据集的创建和注释过程的信息缺失,需要进一步补充。

该数据集名为sentimientos,使用Argilla工具创建,包含文本字段和问题字段。问题字段包括情感标签(如正面、中性、负面)和多标签情感选择(如喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、惊讶、爱)。数据集的结构包括字段、问题、建议、元数据和注释指南。数据集可以通过Argilla或HuggingFace的`datasets`库加载。数据集的创建和注释过程的信息缺失,需要进一步补充。
提供机构:
linceancestral
原始信息汇总

数据集卡片 for sentimientos

数据集描述

数据集概述

该数据集包含:

  • 符合 Argilla 数据集格式的配置文件 argilla.yaml。该配置文件将在使用 Argilla 的 FeedbackDataset.from_huggingface 方法时用于配置数据集。
  • 与 HuggingFace datasets 兼容的数据集记录。这些记录在使用 FeedbackDataset.from_huggingface 时会自动加载,也可以通过 datasets 库的 load_dataset 方法独立加载。
  • 用于构建和整理数据集的标注指南(如果在 Argilla 中定义)。

加载数据集

使用 Argilla 加载

安装 Argilla 并使用以下代码加载数据集:

python import argilla as rg

ds = rg.FeedbackDataset.from_huggingface("linceancestral/sentimientos")

使用 datasets 加载

安装 datasets 库并使用以下代码加载数据集:

python from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("linceancestral/sentimientos")

支持的任务和排行榜

该数据集可以包含多个字段、问题和响应,因此可以用于不同的 NLP 任务,具体取决于配置。数据集结构在数据集结构部分中描述。

该数据集没有关联的排行榜。

数据集结构

数据在 Argilla 中

数据集在 Argilla 中创建,包含以下内容:字段问题建议元数据向量指南

字段是数据集记录本身,目前仅支持文本字段。这些字段将用于提供对问题的响应。

字段名称 标题 类型 必填 Markdown
text 文本 text True False

问题是向标注者提出的问题。它们可以是不同类型,如评分、文本、标签选择、多标签选择或排序。

问题名称 标题 类型 必填 描述 值/标签
sentiment 情感 label_selection True N/A [positive, neutral, negative]
mixed-emotion 混合情感 multi_label_selection True N/A [joy, anger, sadness, fear, surprise, love]

建议是人为或机器生成的推荐,用于在标注过程中协助标注者。这些建议总是与现有问题相关联,并命名为“-suggestion”和“-suggestion-metadata”,包含建议的值及其元数据。

元数据是一个字典,用于提供有关数据集记录的额外信息。这可以为标注者提供额外的上下文,或提供有关数据集记录本身的额外信息。元数据总是可选的,并且可以与 argilla.yaml 中定义的 metadata_properties 相关联。

指南是可选的,只是一个用于向标注者提供指示的纯字符串。请参阅标注指南部分。

数据实例

在 Argilla 中的数据集实例示例如下:

json { "external_id": null, "fields": { "text": "i didnt feel humiliated" }, "metadata": {}, "responses": [], "suggestions": [], "vectors": {} }

在 HuggingFace datasets 中的相同记录如下:

json { "external_id": null, "metadata": "{}", "mixed-emotion": [], "mixed-emotion-suggestion": null, "mixed-emotion-suggestion-metadata": { "agent": null, "score": null, "type": null }, "sentiment": [], "sentiment-suggestion": null, "sentiment-suggestion-metadata": { "agent": null, "score": null, "type": null }, "text": "i didnt feel humiliated" }

数据字段

数据集字段包括以下内容:

  • 字段:这些是数据集记录本身,目前仅支持文本字段。这些字段将用于提供对问题的响应。

    • texttext 类型。
  • 问题:这些是向标注者提出的问题。它们可以是不同类型,如 RatingQuestionTextQuestionLabelQuestionMultiLabelQuestionRankingQuestion

    • sentimentlabel_selection 类型,允许值为 [positive, neutral, negative]。
    • mixed-emotionmulti_label_selection 类型,允许值为 [joy, anger, sadness, fear, surprise, love]。
  • 建议:从 Argilla 1.13.0 开始,建议已包含在内,以在标注过程中为标注者提供建议,以简化或协助标注过程。建议与现有问题相关联,总是可选的,并且不仅包含建议本身,还包含其相关元数据(如果适用)。

    • (可选)sentiment-suggestionlabel_selection 类型,允许值为 [positive, neutral, negative]。
    • (可选)mixed-emotion-suggestionmulti_label_selection 类型,允许值为 [joy, anger, sadness, fear, surprise, love]。

此外,还有两个可选字段:

  • 元数据:这是一个可选字段,用于提供有关数据集记录的额外信息。这可以为标注者提供额外的上下文,或提供有关数据集记录本身的额外信息。元数据总是可选的,并且可以与 argilla.yaml 中定义的 metadata_properties 相关联。
  • external_id:这是一个可选字段,用于为数据集记录提供外部 ID。如果你想将数据集记录链接到外部资源(如数据库或文件),这可能很有用。

数据分割

数据集包含一个分割,即 train

数据集创建

标注指南

情感数据集包含六种基本情感的英语 Twitter 消息:愤怒、恐惧、喜悦、爱、悲伤和惊讶。

5,000+
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54 个
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