Canadian Gallup Poll, September 1991, #109_1|民意调查数据集|政治与社会数据集
收藏SAVEE
SAVEE(Surrey Audio-Visual Expressed Emotion)数据集包含480个音频和视频文件,由4名男性英语母语者在7种不同的情绪状态下录制。这些情绪包括愤怒、高兴、悲伤、惊讶、恐惧、厌恶和中性。每个文件的时长约为3秒,总时长约为24分钟。该数据集主要用于情感识别研究。
kahlan.eps.surrey.ac.uk 收录
MNBVC
MNBVC数据集是一个超大规模的中文语料集,包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等一切形式的纯文本中文数据。数据集不但包括主流文化,也包括各个小众文化甚至火星文的数据。
github 收录
基于OFES数据计算台湾以东逐月位涡(1993-2017)
基于1993-2017年间OFES高分辨率模式数据集中的温度和盐度数据计算的台湾以东位势涡度逐月三维分布。所使用OFES数据为开源数据。
国家海洋科学数据中心 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。
arXiv 收录
开源公平性干预数据集
开源公平性干预数据集由乔治梅森大学计算机科学系的研究团队创建,包含62个开源公平性干预项目。该数据集旨在帮助研究人员和从业者更好地理解和使用公平性干预工具,以提高机器学习模型的公平性。数据集涵盖了广泛的公平性干预工具,包括工具、工具包、库和框架等。该数据集的创建过程包括从GitHub上搜索和筛选公平性干预项目,并分析其可用性、兼容性、算法覆盖范围、区分因素和机器学习生命周期支持等方面。该数据集的应用领域包括医疗保健、金融和教育等领域,旨在解决机器学习模型中的偏见问题,促进公平和道德的决策。
arXiv 收录
