괴이모션

• 설명 :

GoEmotions 데이터 세트에는 27개의 감정 범주 또는 중립으로 레이블이 지정된 신중하게 선별된 58,000개의 Reddit 댓글이 포함되어 있습니다. 감정 범주는 감탄, 즐거움, 분노, 성가심, 승인, 배려, 혼란, 호기심, 욕망, 실망, 반대, 혐오, 당황, 흥분, 두려움, 감사, 슬픔, 기쁨, 사랑, 초조, 낙관, 자부심, 깨달음, 안도감, 후회, 슬픔, 놀람.

• 추가 문서 : 코드가 있는 논문에서 탐색

• 홈페이지 : https://github.com/google-research/google-research/tree/master/goemotions

• 소스 코드 : tfds.text.Goemotions

• 버전 :

  • 0.1.0 (기본값): 릴리스 정보가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 4.19 MiB

• 데이터 세트 크기 : 32.25 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

나뉘다	예
'test'	5,427
'train'	43,410
'validation'	5,426

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'admiration': bool,
    'amusement': bool,
    'anger': bool,
    'annoyance': bool,
    'approval': bool,
    'caring': bool,
    'comment_text': Text(shape=(), dtype=string),
    'confusion': bool,
    'curiosity': bool,
    'desire': bool,
    'disappointment': bool,
    'disapproval': bool,
    'disgust': bool,
    'embarrassment': bool,
    'excitement': bool,
    'fear': bool,
    'gratitude': bool,
    'grief': bool,
    'joy': bool,
    'love': bool,
    'nervousness': bool,
    'neutral': bool,
    'optimism': bool,
    'pride': bool,
    'realization': bool,
    'relief': bool,
    'remorse': bool,
    'sadness': bool,
    'surprise': bool,
})

• 기능 문서 :

특징	수업	모양	D타입	설명
	풍모Dict
감탄	텐서		부울
즐거움	텐서		부울
화	텐서		부울
성가심	텐서		부울
승인	텐서		부울
배려	텐서		부울
comment_text	텍스트		끈
착란	텐서		부울
호기심	텐서		부울
욕구	텐서		부울
실망	텐서		부울
난색	텐서		부울
싫음	텐서		부울
당황	텐서		부울
흥분	텐서		부울
두려움	텐서		부울
고마움	텐서		부울
고통	텐서		부울
기쁨	텐서		부울
사랑	텐서		부울
신경질	텐서		부울
중립적	텐서		부울
낙천주의	텐서		부울
자부심	텐서		부울
실현	텐서		부울
안도	텐서		부울
자책감	텐서		부울
비애	텐서		부울
놀라다	텐서		부울

• 감독된 키 ( as_supervised 문서 참조): None

• 그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@inproceedings{demszky-2020-goemotions,
    title = "{G}o{E}motions: A Dataset of Fine-Grained Emotions",
    author = "Demszky, Dorottya  and
      Movshovitz-Attias, Dana  and
      Ko, Jeongwoo  and
      Cowen, Alan  and
      Nemade, Gaurav  and
      Ravi, Sujith",
    booktitle = "Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics",
    month = jul,
    year = "2020",
    address = "Online",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.372",
    pages = "4040--4054",
}