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.
Idioma(s)
Español
Inglés
Enlace descripción Dataset
Año
2025
Dominio
Diversos
Anotaciones
Cada instancia está etiquetada por hablantes fluidos y anotada con seis clases emocionales: alegría, tristeza, ira, miedo, sorpresa, asco y neutral.
Formato
csv
Acceso a datos
Registro
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Publicación
Shamsuddeen Hassan Muhammad, Nedjma Ousidhoum, Idris Abdulmumin, Seid Muhie Yimam, Jan Philip Wahle, Terry Lima Ruas, Meriem Beloucif, Christine De Kock, Tadesse Destaw Belay, Ibrahim Said Ahmad, Nirmal Surange, Daniela Teodorescu, David Ifeoluwa Adelani, Alham Fikri Aji, Felermino Dario Mario Ali, Vladimir Araujo, Abinew Ali Ayele, Oana Ignat, Alexander Panchenko, Yi Zhou, and Saif Mohammad. 2025. SemEval-2025 Task 11: Bridging the Gap in Text-Based Emotion Detection. In Proceedings of the 19th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2025), pages 2558–2569, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics.
Enlace publicación
NLP Topic
Número de unidades
3875
Tamaño set entrenamiento
1996
Tamaño set evaluación
1695
Tamaño set desarrollo
184
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