análisis de sentimiento

El dataset consiste en un corpus multilingüe con más de 30.000 tweets en inglés y español, anotados en cinco categorías: Not Hope, Generalized Hope, Realistic Hope, Unrealistic Hope y Sarcasm.

El conjunto de datos de reconocimiento de emociones, anotado manualmente y elaborado en colaboración con comunidades locales, consiste en instancias multietiqueta procedentes de diversas fuentes, incluyendo discursos, redes sociales, noticias, literatura y reseñas. Cada instancia está etiquetada por hablantes fluidos y anotada con seis clases emocionales: alegría, tristeza, ira, miedo, sorpresa, asco y neutral.

El dataset consiste en un conjunto de tweet etiquetados en función de si contienen o no lenguaje de esperanza, y en caso positivo, el tipo de lenguaje de esperanza que contienen.

El conjunto de datos consiste en segmentos de audio recopilados de distintos canales de YouTube en español, etiquetados con la emoción que transmiten según cinco de las seis emociones básicas de Ekman: ira, asco, miedo, alegría y tristeza, además de una emoción neutra.