情绪推断对话文本数据集-2011-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪推断,对话文本,情感识别,自然语言处理,机器学习,文本分析
数据概述：
本数据集包含三个CSV文件：train.csv、test.csv和validation.csv，每个文件均包含两人心理对话及其对应的情绪标签，用于识别每段对话的情绪。数据集包括完整的对话记录，以及每段对话之前的两个回合的上下文信息，情绪标签分为Happy（快乐）、Sad（悲伤）、Angry（愤怒）和其他（Others）四类。该数据集适用于研究情感与文本对话之间的复杂关系，帮助理解对话背后的情绪变化。
数据用途概述：
该数据集适用于自然语言处理和机器学习场景，可用于开发自动对话系统、构建情感分析工具、训练预测对话情绪的机器学习模型等。具体包括：
1. 开发能够识别对话中情绪表达的自动对话系统。
2. 构建从对话中提取情绪的工具。
3. 训练机器学习模型以预测对话中每段话的情绪。
数据集包含以下字段：
- text：两人的对话文本。
- label：对话中每段话的情绪标签（Happy, Sad, Angry, Others）。
使用步骤：
1. 读取和探索数据：使用Python库如Pandas读取CSV文件，了解数据集的大小、数据类型和缺失值等基本信息。
2. 数据预处理：清理文本，去除标点符号和其他不必要的字符；规范化词长度；解析对话内容；将文本转换为数值格式。
3. 建模：使用深度神经网络、卷积神经网络、长短期记忆网络等机器学习模型进行训练。
4. 评估：通过手动检查或使用准确率等定量指标评估模型性能，识别并修正模型可能的错误。
