但不同人群对于emoj的理解也肯定存在偏差,一个典型的例子就是微信中的[微笑]表情。 总之,GoEmotions数据集为精细的情绪预测提供了一个大的、人工标注的数据集,分析结果也证明了标注的可靠性和Reddit评论中表达的情感的高覆盖率。 参考资料: https://ai.googleblog.com/2021/10/goemotions-dataset-for-fine-grained...
在“GoEmotions: A Dataset of Fine-Grained Emotions”文章中,我们描述了GoEmotions,这是一个人类注释的数据集,包含58k条Reddit评论,从流行的英语Reddit子页面中提取,并标有27个情感类别。 作为迄今为止最大的完整注释的英语语言细粒度情感数据集,我们在设计GoEmotions分类法时考虑到了心理学和数据适用性。 与基本的...
谷歌最近的一项研究介绍了GoEmotions:一个人工标注的细粒度情绪数据集,其中包含 58k 条来自主要英语子版块的 Reddit 评论,并确定了 28个情绪类别。它有 12 个正面、11 个负面、4 个模棱两可的情感类别和 1 个“中性”情感类别,使其广泛适用于需要在情感表现之间进行微妙区分的对话解释任务。并且演示了一个完整的...
Google发布大型且由人工注解的情绪资料集GoEmotions，该资料是目前最大型的全注解英文高精细度情绪资料集，能够用于细致的情绪预测应用上。GoEmotions是Google在Reddit上，从英语子版截取了5.8万条评论，并以27种情绪类别标注。GoEmotions考量心理学和资料适用性，有别于基本的6种情绪，该资料集包含12种正面情绪，11种...
Pytorch Implementation of GoEmotions 😍😢😱 pipeline transformers pytorch multi-label-classification bert emotion-classification goemotions Updated Jun 12, 2023 Python monologg / GoEmotions-Korean Star 53 Code Issues Pull requests Korean version of GoEmotions Dataset 😍😢😱 pipeline tra...
GoEmotions:用于细粒度情感分类的数据集发布于 2021-12-01 00:27 · 1814 次播放 赞同2添加评论 分享收藏喜欢 举报 深度学习(Deep Learning)机器学习计算机视觉情感识别聚类分析情感分类(Sentiment Classification) 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧相关...
LICENSE eval-roberta-base-go_emotions.ipynb Breadcrumbs go_emotions-dataset / Latest commit samlowe Labels from DatasetDict Oct 1, 2023 1af3929·Oct 1, 2023 History History File metadata and controls 1337 lines (1337 loc) · 207 KB
专辑曲目:1. Emotions2. And You Don't Remember3. Can't Let Go4. Make It Happen5. If It's Over6. You're So Cold7. So Blessed8. To Be Around You9. Till The End Of Time10. The Wind, 视频播放量 1282、弹幕量 0、点赞数 29、投硬币枚数 3、收藏人数 43、转发人数 5
GoEmotions Pytorch Pytorch Implementation ofGoEmotionswithHuggingface Transformers What is GoEmotions Dataset labeled58000 Reddit commentswith28 emotions admiration, amusement, anger, annoyance, approval, caring, confusion, curiosity, desire, disappointment, disapproval, disgust, embarrassment, excitement, fear,...
Google AI has released GoEmotions. It is a human-annotated dataset of 58,000 Reddit comments extracted from popular English-language subreddits and labelled with 27 emotion categories; it includes 12 positive, 11 negative, and 4 ambiguous emotion categories and 1 “neutral” category. The tech ...