Tweeter data

Name: Tweeter data
Creator: Research Data Repository
Published: 2021-12-06 10:13:07
License: 暂无描述

DataCite Commons2021-12-06 更新2025-04-16 收录

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资源简介：

Tweeter dataset collected on GERD to conduct sentiment analysis

提供机构：

Research Data Repository

创建时间：

2021-12-03

微博与抖音评论数据集

数据集源自微博平台与抖音平台的评论信息，基于两个热点事件来对评论等信息进行爬取收集形成数据集。原数据一共3W5条，但消极评论与中立评论远远大于积极评论。因此作特殊处理后，积极数据2601条，消极数据2367条，中立数据2725条，共7693条数据。

github2023-11-08 更新24511

CMU-MOSI

CMU-MOSI数据集包括了从93个YouTube的视频中获取的2199个独白类型的短视频片段。每个片段都是一个独立的多模态示例，其中图像、文本和音频占比是均匀的，情感分数取值为[-3,+3]，表示从强负向到强正向情感。

DataCite Commons2025-04-27 更新23530

ml-hub/flipkart-reviews

--- dataset_info: features: - name: product_name dtype: string - name: product_price dtype: float64 - name: Rate dtype: float64 - name: Review dtype: string - name: text

Hugging Face2024-04-23 更新15392

DEAP Dataset

DEAP数据集用于训练模型，预测基于GSR、呼吸、PPG和温度信号的情感相关特征（如效价和唤醒度）。数据集包括32名受试者对40个一分钟长的视频片段的评分。

github2024-09-24 更新23782

PanoSent

PanoSent数据集由新加坡国立大学等机构创建，是一个用于多模态对话情感分析的大型高质量数据集。该数据集包含超过10,000条对话，涵盖100多个常见领域和场景，支持多语言（英语、中文、西班牙语）和多模态（文本、图像、音频、视频）。数据集的创建过程结合了人工标注和自动合成，确保了数据的高质量和多样性。PanoSent数据集主要应用于情感分析领域，旨在解决多模态对话中情感元素的全面提取和动态变化分

arXiv2024-08-18 更新18030