EMO-KNOW：一个大规模情感与情感原因数据集

情感原因分析近年来受到研究人员的关注。然而，大多数现有数据集在规模和情感类别数目方面有限，往往侧重于提取包含情感原因的文档片段，未能提供更抽象、可泛化的根本原因。为弥合这一差距，我们引入了一个来自 980 万条清洗后的推文（覆盖 15 年）的大规模情感原因数据集。我们描述了数据 curated 的过程，包括数据收集、清洗、标注和验证的全面管道，确保数据集的可靠性和丰富性。我们提取情感标签，并提供引发情感的事件的抽象概括。最终数据集包含超过 70 万条推文，涵及 48 个情感类别，由人类评估者验证。我们数据集的创新之处在于其广泛的情感类别范围以及抽象的情感原因，这有助于构建情感原因知识图谱，以进行细粒度推理。本数据集将促进情感感知系统的设计，使其能够考虑同一事件在不同人身上的多样化情感反应。