database पाठ में भावना का पता लगाने के लिए डेटा सेट



dataset nlp (1)

मैं एक ऐसी प्रणाली को लागू कर रहा हूं जो पाठ में मानव भावना का पता लगा सकता है। क्या कोई मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए डेटा सेट पर्यवेक्षित सीखने और परीक्षण के लिए उपलब्ध हैं?


शाब्दिक भावना का पता लगाने का क्षेत्र अभी भी बहुत नया है और साहित्य विभिन्न क्षेत्रों के कई अलग-अलग पत्रिकाओं में विभाजित है। क्या वास्तव में बाहर वहाँ whats पर एक अच्छा नज़र पाने के लिए मुश्किल है

ध्यान दें कि वहाँ कई भावना सिद्धांतों मनोविज्ञान इसलिए कंप्यूटिंग में मॉडलिंग / भावनाओं का प्रतिनिधित्व करने के एक अलग तरीके हैं। ज्यादातर समय "भावना" एक घटना को संदर्भित करता है जैसे क्रोध, भय या खुशी अन्य सिद्धांतों का कहना है कि सभी भावनाओं को एक बहु आयामी अंतरिक्ष में प्रदर्शित किया जा सकता है (इसलिए उनमें से एक अनंत संख्या है)।

यहां कुछ (सार्वजनिक रूप से उपलब्ध) डेटा सेट हैं जिन्हें मैं जानता हूं (अद्यतन):

  1. EmoBank। 10k वाक्य वैनेन्स, उत्तेजना और प्रभुत्व मूल्यों के साथ एनोटेट (खुलासे: मैं लेखकों में से एक हूं)। https://github.com/JULIELab/EmoBank

  2. WASSA 2017 साझा कार्य से सेट किए गए "ट्वीट्स में भावना तीव्रता" डेटा http://saifmohammad.com/WebPages/EmotionIntensity-SharedTask.html

  3. प्रीतीउच-पिएत्रो और अन्य लोगों की ओर से वालेंस और एराज़ल फेसबुक पोस्ट: http://wwbp.org/downloads/public_data/dataset-fb-valence-arousal-anon.csv

  4. सेसिलिया ओव्सदॉटर अल्म द्वारा प्रभावित डेटा: http://people.rc.rit.edu/~coagla/affectdata/index.html

  5. CrowdFlower द्वारा सेट किए गए टेक्स्ट डेटा में भावनाएं https://www.crowdflower.com/wp-content/uploads/2016/07/text_emotion.csv

  6. ISEAR: http://emotion-research.net/toolbox/toolboxdatabase.2006-10-13.2581092615

  7. टेस्ट कॉरपस ऑफ सेमेईवल 2007 (एफ़ेक्टिव टेक्स्ट पर टास्क) http://web.eecs.umich.edu/~mihalcea/downloads.html

  8. भावनाओं के साथ सेमवेवल स्टैंस डेटा का पुन: परीक्षण: http://www.ims.uni-stuttgart.de/data/ssec

यदि आप विषय में गहराई से जाना चाहते हैं, तो यहां कुछ सर्वेक्षण हैं जो मैं सुझाता हूं (खुलासा: मैंने पहले एक लेखक)।

  1. बुएसेल, एस।, और हैन, यू (2016)। प्रतिगमन समस्या के रूप में भावना विश्लेषण - आयामी मॉडल और भावनाओं पर उनकी प्रभाव प्रतिबिंबित और पैट्रिक मूल्यांकन। ईसीएआई 2016.22 में यूरोपीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर सम्मेलन (पीपी। 1114-1122)। द हेग, नीदरलैंड्स (उपलब्ध: http://ebooks.iospress.nl/volumearticle/44864 )

  2. कैनाल्स, एल।, और मार्टिनेज़-बारको, पी। (एन डी) पाठ से भावना खोज: एक सर्वेक्षण 5 वीं सूचना प्रणाली अनुसंधान कार्य दिवस (जेआईएसआईसी 2014) में प्रसंस्करण, 37 (उपलब्ध: http://www.aclweb.org/anthology/W14-6905 )।





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