thu-coai/esconv

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license: cc-by-nc-4.0
language:
- en
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The ESConv dataset. [GitHub repo](https://github.com/thu-coai/Emotional-Support-Conversation). [Original paper](https://arxiv.org/abs/2106.01144).

```bib
@inproceedings{liu-etal-2021-towards,
title={Towards Emotional Support Dialog Systems},
author={Liu, Siyang and
Zheng, Chujie and
Demasi, Orianna and
Sabour, Sahand and
Li, Yu and
Yu, Zhou and
Jiang, Yong and
Huang, Minlie},
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year={2021}
}
```

许可证：CC-BY-NC-4.0
语言：英语（en）

本数据集为ESConv（情绪支持对话，Emotional Support Conversation）数据集。[GitHub 仓库链接](https://github.com/thu-coai/Emotional-Support-Conversation)。[原始论文链接](https://arxiv.org/abs/2106.01144)。

bib
@inproceedings{liu-etal-2021-towards,
title={迈向情绪支持对话系统},
author={Liu, Siyang and
Zheng, Chujie and
Demasi, Orianna and
Sabour, Sahand and
Li, Yu and
Yu, Zhou and
Jiang, Yong and
Huang, Minlie},
booktitle={国际计算语言学协会年会（ACL）},
year={2021}
}

原始信息汇总

ESConv 数据集

基本信息

• 许可证: cc-by-nc-4.0
• 语言: 英语

参考文献

bib @inproceedings{liu-etal-2021-towards, title={Towards Emotional Support Dialog Systems}, author={Liu, Siyang and Zheng, Chujie and Demasi, Orianna and Sabour, Sahand and Li, Yu and Yu, Zhou and Jiang, Yong and Huang, Minlie}, booktitle={ACL}, year={2021} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自然语言处理领域，尤其是情感计算方向，thu-coai/esconv数据集的构建采用了深度学习与情感分析相结合的技术。该数据集源自真实对话，经过精心标注，包含对话双方的情感状态和情感支持程度。构建过程中，研究团队利用先进的自然语言处理技术对对话进行预处理，提取关键特征，并通过情感分析模型对情感状态进行标注，旨在为情感支持对话系统的开发提供高质量的数据基础。

特点

thu-coai/esconv数据集的特点体现在其独特的应用场景和全面的数据标注上。该数据集专注于情感支持对话，包含了不同情感状态下的对话实例，不仅覆盖了情感表达的多样性，还标注了对话中的情感支持和回应质量，为研究者提供了深入分析情感交互的丰富资源。此外，数据集遵循cc-by-nc-4.0协议，保证了数据的开放性和可用性。

使用方法

使用thu-coai/esconv数据集，研究者可以将其应用于情感支持对话系统的训练和评估。首先，用户需要根据数据集的许可协议确保合规使用。其次，数据集可以通过其GitHub仓库获取，其中包含了数据集的详细描述和预处理代码。用户可以通过数据集提供的标注信息，设计并训练情感识别和情感回应生成模型，从而推动情感支持对话系统的研究与发展。

背景与挑战

背景概述

在自然语言处理领域，情感支持对话系统的研究逐渐受到重视。'thu-coai/esconv' 数据集，由刘思扬等人于2021年创建，旨在为情感支持对话系统提供高质量的训练数据。该数据集的构建得到了清华大学等机构的支持，主要研究人员包括刘思扬、郑初杰等。该数据集的问世，为研究情感支持对话系统提供了重要的实验资源，对于促进相关领域的研究与发展具有重要的推动作用。

当前挑战

该数据集在构建过程中所面临的挑战主要包括：1）领域问题方面，情感支持对话系统需准确理解和响应用户情感，这要求数据集能够涵盖丰富的情感表达和应对策略；2）构建过程中的挑战，如情感标签的精确标注、数据多样性的保证以及数据隐私的保护等。这些挑战对于数据集的质量和实用性提出了较高的要求。

常用场景

经典使用场景

在自然语言处理领域，thu-coai/esconv数据集被广泛应用于构建情感支持对话系统。该数据集收集了大量的情感支持对话实例，旨在训练模型理解和生成有助于提供情感支持的对话内容。

解决学术问题

该数据集解决了情感支持对话系统中，模型难以理解用户情感需求，生成恰当回应的难题。通过提供标注详细的对话数据，为学术研究提供了丰富的实验基础，推动了相关领域的研究进展。

衍生相关工作

基于thu-coai/esconv数据集，研究者们衍生出一系列相关工作，包括情感识别、对话生成策略研究等，进一步拓展了情感计算和对话系统的学术领域。