আবেগ

• বর্ণনা :

GoEmotions ডেটাসেটে 27টি আবেগ বিভাগ বা নিরপেক্ষ জন্য লেবেলযুক্ত 58k সাবধানে কিউরেট করা Reddit মন্তব্য রয়েছে। আবেগের বিভাগগুলি হ'ল প্রশংসা, বিনোদন, রাগ, বিরক্তি, অনুমোদন, যত্নশীল, বিভ্রান্তি, কৌতূহল, ইচ্ছা, হতাশা, অস্বীকৃতি, বিরক্তি, বিব্রত, উত্তেজনা, ভয়, কৃতজ্ঞতা, শোক, আনন্দ, ভালবাসা, নার্ভাসনেস, আশাবাদ, গর্ব, উপলব্ধি, স্বস্তি, অনুশোচনা, দুঃখ, বিস্ময়।

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

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

• সোর্স কোড : tfds.text.Goemotions

• সংস্করণ :

  • 0.1.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড 4.19 MiB

• ডেটাসেটের আকার : 32.25 MiB

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

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,
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

• উদ্ধৃতি :

@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",
}