多语言情感分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,自然语言处理,多语言模型,文本分类,LLM生成,数据清洗
数据概述：
本数据集主要用于增强情感分析模型的性能，包含由大语言模型（如GPT-3.5-turbo和ChatGLM-4）生成的文本及其对应的情感标签。数据集分为两部分：一部分是通过简单提示生成的新文本，这些文本由大语言模型根据先前文本生成，具有较高的独特性；另一部分是来自多个公开数据集的大规模数据，包含超过170万条多样且干净的文本-情感配对，涵盖了推特、实体情感分析和情感140等多种来源。此外，数据集中还包括一个较大文件，包含来自推特的多样化样本，这些样本虽然更具多样性，但清洁度较低。
数据用途概述：
该数据集适用于多种情感分析任务，包括模型训练、性能评估和基准测试。研究人员和开发者可以利用此数据集优化情感分析模型，特别是在多语言和跨文化场景下的表现。此外，数据集也适合用于学术研究、商业智能和社交媒体分析等领域，帮助提升模型对复杂情感的识别能力。
