コンテキスト **`スタンフォード感情ツリーバンクV1.0`** `ライブデモ :` http://nlp.stanford.edu:8080/sentiment/rntnDemo.html  これは以下の論文のデータセットです。 **感情ツリーバンクにおける意味合成性のための再帰的深層モデル** リチャード・ソーチャー、アレックス・ペレリギン、ジーン・ウー、ジェイソン・チュアン、クリストファー・マニング、アンドリュー・ング、クリストファー・ポッツ 自然言語処理の実証的手法に関する会議（EMNLP 2013） 内容 映画レビューからの11,855文 スタンフォードパーサーを使用して生成された構文解析結果 構文解析結果から生成されたツリーバンク 215,154個の一意のフレーズ 感情についてメカニカルタークによってアノテーション付けされたフレーズ 中身は単なる行と列以上のものです。データの取得方法やそれが表す期間を説明することで、他の人が始めやすくなります。 謝辞 あなたの研究でこのデータセットを使用する場合は、上記の論文を引用してください。 > @incollection{SocherEtAl2013:RNTN, > title = {{構成的ベクトル文法による構文解析}}, > author = {リチャード・ソーチャー、アレックス・ペレリギン、ジーン・ウー、ジェイソン・チュアン、クリストファー・マニング、アンドリュー・ング、クリストファー・ポッツ}, > booktitle = {{EMNLP}}, > year = {2013} > } `データセットの追加ソース`: https://github.com/clairett/pytorch-sentiment-classification/tree/master/data/SST2 インスピレーション トランスフォーマーはAIの世界で目立つトピックであり、誰の注意をも引くほどです。人々はこれらのモデルについて探求したいと思い、おそらくこれらのモデルよりも優れた何か「魔法」にたどり着くかもしれません。このことを念頭に置いて、私はこのデータセットをここにアップロードしました。人々がデータを理解しやすくするため、含まれている研究論文を読んで、私のスターターカーネルから刺激を受けて独自のアプローチを試してみてください。