㈜ 아크릴 - 감정 음성합성 데이터셋

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30대 여성 성우 1인, 7가지 감정에 대해서 각각 3,000개 발화에 대한 음성 녹음을 수행하였음. 총 21,000개 음성 파일 구축

KAIST 인공지능연구소 - 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터셋

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감성대화 어플리케이션을 이용한 수집 일정 기간동안 사용자들이 어플리케이션과 자연스럽게 대화하고, 수집된 데이터를 정제 작업을 거쳐 선별 7가지 감정(happiness, angry, disgust, fear, neutral, sadness, surprise)에 대해 5명이 라벨링

미디어젠(주) - 감성 및 발화 스타일별 음성합성 데이터

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7가지 대표 감정(기쁨, 슬픔, 분노, 불안, 상처, 당황, 중립)과 5가지 발화스타일, 3가지 발성캐릭터, 12가지 감정X발화스타일 조합으로 분류된 음성데이터 셋으로 50명의 전문 성우를 섭외하여 총 1,067시간의 녹음 데이터 구축

㈜ 아크릴 - 한국어 감정 정보가 포함된 연속적 대화 데이터셋

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웹 크롤링 등의 방법으로 대화를 수집하고, 적정 길이와 turn 수 및 주제를 가진 대화를 선정하였으며 감정 레이블링 수행 챗봇이 말하기 부적절한 용어(지나치게 전문적인 용어, 비속어 등)을 가능한 범위에서 필터링 하였음

㈜ 아크릴 - 한국어 감정 정보가 포함된 단발성 대화 데이터셋

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SNS 글 및 온라인 댓글에 대한 웹 크롤링을 실시하여 문장을 선정함 문장 단위 작업을 수행할 수 있도록 문장 분리 작업을 거침 7개 감정(기쁨, 슬픔, 놀람, 분노, 공포, 혐오, 중립) 레이블링 수행

아크릴 - 멀티모달 영상

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AI 8종 임무 유형을 고려한 감정, 성별, 연령대, 발화 스크립트, 개체 및 관계 정보, 상황 설명 정보, 발화별 대화 의도 및 대화 전략 정보 의미 정보를 구축한 영상 데이터 제공

한국과학기술원 - 한국인 감정인식을 위한 복합 영상

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장면의 맥락 정보를 통한 감정 분석을 위한 얼굴 표정 이미지 데이터

안산시 - 안산시 뉴스기사 감정분석 라벨링

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* 해당 데이터는 경기도 안산시에서 개방한 데이터입니다. 이 데이터는 안산 지역과 관련된 여러 언론사의 기사를 체계적으로 분석한 자료입니다. 각 기사의 날짜, 언론사, 제목, 원문 링크와 같은 기본 정보는 물론, 기사의 논조를 긍정, 부정, 중립으로 분류한 감성 분석 결과를 포함하고 있습니다. 더 나아가 분류에 대한 구체적인 사유, 기사에 등장하는 핵심 인물, 주요 동사, 관련 지역명까지 추출하여 사건의 맥락을 깊이 있게 이해할 수 있도록 돕습니다.

심심이㈜ - 공감형 대화

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- 인간과 같이 공감할 수 있는 능력을 갖고 자연스러운 공감 대화 인터페이스를 위한 인공지능 학습용 대화 데이터 - 한 화자(감정화자)에게는 주어진 ‘감정과 상황에 처해진 것처럼 대화’하라는 임무를, 다른 화자(공감화자)에게는 ‘상대방에게 적절하게 공감’하라는 임무를 부여한 후 생성한 대화 데이터

케이티디에스 (구 알파디엑스솔루션) - 속성기반 감정분석 데이터

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상품 리뷰데이터에 포함된 사용자 감정을 태깅한 데이터로 총 25만건 가량의 데이터셋을 구축