有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
JasonOrange/ERC|情绪识别对话数据集|自然语言处理数据集
收藏hugging_face2024-03-20 更新2024-06-11 收录
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https://hf-mirror.com/datasets/JasonOrange/ERC
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链接失效反馈资源简介：
本数据集是将MELD和EmoryNLP数据集混合并修改为可以使用ChatGLM3官方微调方法微调的格式。该数据集针对ERC（情感识别对话）任务对原始数据集进行了改写，包含三个文件：dev.json（验证集，500条）、train.json（训练集，17561条）和test.json（测试集，2889条）。
本数据集是将MELD和EmoryNLP数据集混合并修改为可以使用ChatGLM3官方微调方法微调的格式。该数据集针对ERC（情感识别对话）任务对原始数据集进行了改写，包含三个文件：dev.json（验证集，500条）、train.json（训练集，17561条）和test.json（测试集，2889条）。
提供机构：
JasonOrange
原始信息汇总
数据集概述
数据集名称
将MELD和EmoryNLP数据集混合并修改后的数据集。
数据集用途
针对ERC（情感识别）任务进行微调。
数据集结构
- dev.json：验证集，包含500条数据。
- train.json：训练集，包含17561条数据。
- test.json：测试集，包含2889条数据。
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
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全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
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云浮市失信被执行人名单信息
该数据包含了2022年至今云浮市失信被执行人名单信息，指云浮市政务服务数据管理局对该信息的变动情况进行跟踪、采集、预测、分析、公布等活动。
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