数据集概述
本数据集专注于中文情感分析，分为积极情感数据集和消极情感数据集两个Excel文件，分别包含表达正向和负向情感的句子文本。数据集适用于自然语言处理（NLP）中的情感分类、文本特征提取和情绪分析任务。通过对积极和消极句子的清晰划分，数据集为构建高效的情感分类模型提供了优质的语料资源。
数据格式
数据集以 xlsx 格式提供，字段说明如下：
id：每条句子的唯一标识符，便于索引和数据管理。积极（消极）情感内容：情感句子的原始中文文本，表达明确的情感倾向。内容分词：对句子内容进行的分词结果，词与词之间使用 | 分隔，便于特征提取和分析。中文拼音：句子内容转写为拼音的结果，词与词之间使用 } 分隔，适用于语音处理相关任务。
数据特点
- 情感清晰：积极与消极句子分布明确，覆盖了日常生活、工作、社交等多种场景的情感表达方式。
- 结构化表示：文本通过分词和拼音两种形式表示，便于语言特征分析和跨模态任务研究。
- 语言多样性：句子长度、句式和词汇分布广泛，适合多种NLP任务的语料需求。
应用场景
- 情感分类模型训练：用于训练和评估情感分类模型（如正负面情感分析）。
- 文本特征提取：结合分词字段，提取情感相关特征进行文本聚类或分类。
- 拼音输入法优化：利用拼音字段优化拼音输入法的情感联想能力。
- 社交情感分析：分析社交媒体或用户评论中的情感倾向，挖掘潜在用户反馈。
- 多模态情感研究：通过分词和拼音结合，支持跨模态（文本+语音）情感分析任务。
数据特点
- 清晰的情感标注：分别提供积极和消极情感句子，便于构建分类模型。
- 多字段支持：原文、分词和拼音等多字段内容，适合不同任务需求。
- 高质量语料：涵盖多种真实情感场景，数据集质量高、实用性强。
本数据集是研究中文情感分析的理想资源，适合机器学习、深度学习情感分类模型的训练和评估，同时为多模态研究提供了多维度的参考语料。
集智数据集 
中文
