SST-2数据集 - SST-2 Dataset

简介：
简介：SST-2数据集是用于句子级别的情感分类任务的数据集合，包含电影评论的正面或负面标签，广泛应用于自然语言处理领域的文本分类研究。 SST-2（Stanford Sentiment Treebank）是由斯坦福大学的研究人员创建的一个用于情感分析的标记数据集。其主要目的是帮助研究人员和开发者训练及评估情感分析模型。该数据集中包含来自电影评论网站Rotten Tomatoes上的句子，每个句子都被标注为正面或负面的情感。 SST-2的数据集具有以下特点： 1. **二分类标签**：每个句子被标记为正向或负向情绪，使其成为一个典型的二元分类问题。 2. **层次结构**：除了在句子级别上进行情感标定外，该数据集还详细记录了句子的语法构造。具体而言，每一个评论都被映射到一棵反映其语法规则的树中，这使得研究者可以深入探索句法结构对情绪分析的影响。 3. **来源说明**：SST-2中的所有句子均源自Rotten Tomatoes网站上的电影观众评价和反馈。 该数据集的应用范围广泛，包括但不限于： - 训练并评估情感分类模型； - 研究语法构造在情绪识别中的作用； - 自然语言处理技术的开发与优化。