专业咨询对话质量评估与分析数据集AnnoMI-rahulbaburaj
数据来源：互联网公开数据
标签：咨询对话,心理健康,语言分析,情感识别,治疗方法,自然语言处理,动机性访谈,MI,专家标注
数据概述：
AnnoMI数据集是首个公开、免费的专家标注咨询对话数据集，专注于动机性访谈（MI，Motivational Interviewing）这一有效的咨询技术。该数据集包含专业转录的对话，展示了高质量和低质量的MI实践，并由领域专家对关键MI方面进行了详细标注。
数据集包含以下关键信息：
对话元数据：包括对话的MI质量（高/低）、原始视频标题、视频URL和对话主题。
逐句文本：每条对话的逐句文本内容。
逐句标注：
治疗师行为（针对治疗师的发言）：包括“回应”、“提问”、“治疗师输入”和“其他”。
来访者谈话类型（针对来访者的发言）：包括“改变”、“中立”和“维持”。
数据集以dataset.csv文件的形式存储，其中每一行代表一个对话语句的信息。
数据用途概述：
该数据集主要用于自然语言处理在咨询对话分析领域的应用研究。研究人员可以利用此数据开发和评估用于分析咨询对话的各种方法，例如：
MI质量评估：训练模型以自动识别对话中的MI质量。
情感分析：分析对话中情感的表达和变化。
对话行为识别：识别治疗师和来访者的不同对话行为。
治疗效果预测：预测咨询对话的治疗效果。
此外，该数据集也适用于心理健康领域的教育和培训，帮助学习者理解和掌握MI技术。研究人员可以利用此数据进行时间序列分析，了解印度创业环境的历史变迁；投资机构可借助数据识别潜在的投资机会；政策制定者可基于数据评估创业支持政策的有效性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解创业生态系统的动态发展规律。
