Emotionverse

🚀 情感智能之旅

本項目基於創新的 EmotionVerse 數據集，推出了 EmotionVerse 模型。該數據集是一個獨特的資源，旨在重新定義人工智能理解和響應人類情感的方式。此模型利用 EmotionVerse 豐富的多維數據，實現了卓越的情感智能，可應用於心理健康、教育、娛樂等多個領域。

🚀 快速開始

EmotionVerse 模型藉助 EmotionVerse 數據集，為人工智能理解和響應人類情感提供了強大支持。該數據集不僅是情感標籤的集合，更是精心策劃的存儲庫，捕捉了人類情感體驗的複雜性、多樣性和微妙性。每個數據點都代表了主要情感、次要情感維度和上下文敘述的獨特交集，為訓練人工智能以同理心和細微差別感知和響應提供了堅實基礎。

✨ 主要特性

情感節點

詳細映射核心情感、子類別和新興情感表達，以全面理解情感。

豐富上下文

包含各種情感敘述，包括觸發因素、強度和不同現實場景中的情感發展。

超維設計

將每種情感捕獲為多維結構，確保其與人類體驗的流程相關聯，而非孤立看待。

外星情感納入

包含超越傳統人類定義的獨特情感體驗，為人工智能模型提供新穎視角。

🚀 EmotionVerse 模型亮點

訓練數據集

使用 EmotionVerse 數據集，涵蓋 94 種主要情感和 126 種次要情感。

全面理解

具有豐富上下文和敘述深度的現實情感場景。

多任務學習

包括主要情感預測、次要情感多標籤分類、情感分析和交互風格識別。

高級指標

使用 F1 分數、精度、召回率和準確率等指標進行評估，以確保人工智能表現平衡、富有同理心和洞察力。

📘 示例條目

示例一

• 輸入：“我為我的朋友克服困難感到驕傲，但這讓我懷疑自己的生活是否足夠充實。”
• 主要情感：“欽佩”
• 次要情感：“嫉妒，內疚”
• 情感傾向：“複雜”
• 交互風格：“反思性”

示例二

• 輸入：“畢業既令人興奮又令人悲傷。這是一個時代的結束。”
• 主要情感：“苦樂參半”
• 次要情感：“喜悅，悲傷”
• 情感傾向：“複雜”
• 交互風格：“支持性”

🌟 使用場景

同理心人工智能系統

訓練人工智能模型以識別、分析和響應不同情況下的人類情感。

心理健康應用

增強人工智能驅動的情感健康工具和治療洞察。

教育工具

教導人工智能有效解釋情感概念及其現實意義。

娛樂與敘事

使人工智能能夠創建情感上引人入勝的敘事和角色。

📄 許可證

EmotionVerse 數據集和模型根據 Apache 2.0 許可證 分發，支持全球範圍內的道德人工智能開發。