㈜ 아크릴 - 한국어 감정 정보가 포함된 연속적 대화 데이터셋

공공데이터포털

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

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

㈜ 아크릴 - 감정 분류용 데이터셋

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감정 유추가 가능한 대화 데이터를 사람이 연기하여 결과를 저장하고, 동시에 해당 데이터의 감정 상태와 감정 주체 부여 연기 지망생/연기 전문가 100명 대상, 7가지 감정에 대해 1인당 약 100번씩 발화 및 연기 수행, 총 10,351개 영상 구축

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 - 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

㈜나라지식정보 - 일반상식 문장 생성 데이터

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■ 문장을 자동으로 생성하고 상황에 맞는 대답을 할 수 있는 지능형 어플리케이션 개발을 위한 문장 생성 학습용 데이터셋 ■ ‘한국어 일반 상식 문장 데이터 구축’ 과제 중 15-1 데이터(일반상식 문장 교정 데이터)에서 추출한 개념 정보(동사·명사, 체언, 용언)를 재구성하여 일반 상식에 부합하는 자연스러운 한국어 문장을 생성한 텍스트 데이터셋

미디어젠 - 감성 대화 말뭉치

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크라우드 소싱 수행으로 일반인 1,500명을 대상으로 하여 음성 15,700문장 및 코퍼스 27만 문장 구축 및 세대별 감성 대화 텍스트 구축을 통해 감성 대화 엔진을 개발하여 세대별 감성 대화 서비스 제공

연세대학교 교수 - 인공지능 윤리 연구를 위한 비정형 텍스트 데이터셋

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네이버 뉴스 기사에 등록된 댓글들과 한국어 트위터 사용자의 트윗들을 수집 비속/비윤리적 표현의 빈도수가 많은 특정 온라인 커뮤니티의 댓글들을 수집하여 구축

셀바스에이아이 - 웰니스 대화 스크립트 데이터셋

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강남 세브란스에서 전달받은 상담데이터 1만 6천건에서 초진이고 환자 본인이 직접 내원한 경우인 4200건 추출 추출된 상담 데이터를 기준으로 문장별 분리 및 대화 의도 분류 분류별로 유저-챗봇 대화스크립트 생성

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