情绪对话语料分析数据集EmotionDialogueCorpus-marinamaher
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 对话语料, 情绪识别, 自然语言处理, 文本数据, 语境分析, 机器学习, 情感标注
数据概述：
该数据集包含来自对话场景的文本数据，记录了对话参与者在特定语境下的情绪表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为静态的对话语料库。
地理范围：数据未明确地域限制，适用于通用情感分析模型训练。
数据维度：数据集包含两列数据：“utterance”（对话内容）和“context”（对话发生时所处的情绪语境）。
数据格式：CSV格式，文件名为chat_data_7_lower_2.csv，方便文本处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的对话语料，已进行基本的文本清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、对话生成等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感分析、情绪识别、对话生成等领域的学术研究，例如情绪识别模型的构建、对话情绪的自动分析等。
行业应用：可以为聊天机器人、智能客服等产品提供数据支持，用于提升其情绪理解和响应能力。
决策支持：支持社交媒体分析、舆情监测等领域，帮助理解用户情绪，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、情感计算等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索对话中情绪表达的规律，以及构建基于情绪的对话生成模型。
