# EmoLLM数据集

* 数据集按用处分为两种类型：**General** 和 **Role-play**
* 数据按格式分为两种类型：**QA** 和 **Conversation**
* 数据汇总：General（**6个数据集**）；Role-play（**3个数据集**）

 ## 数据集类型
* **General**：通用数据集，包含心理学知识、心理咨询技术等通用内容
* **Role-play**：角色扮演数据集，包含特定角色对话风格数据等内容

## 数据类型
* **QA**：问答对
* **Conversation**：多轮对话

## 数据集汇总

|   Category  |        Dataset        |     Type     |  Total  |
| :---------: | :-------------------: | :----------: | :-----: |
|  *General*  |         data          | Conversation |  5600+  |
|  *General*  |       data_pro        | Conversation | 36500+  |
|  *General*  | multi_turn_dataset_1  | Conversation | 36,000+ |
|  *General*  | multi_turn_dataset_2  | Conversation | 27,000+ |
|  *General*  | single_turn_dataset_1 |      QA      | 14000+  |
|  *General*  | single_turn_dataset_2 |      QA      | 18300+  |
| *Role-play* |         aiwei         | Conversation |  4000+  |
| *Role-play* |       SoulStar        |      QA      | 11200+  |
| *Role-play* |        tiangou        | Conversation |  3900+  |
|     ……      |          ……           |      ……      |   ……    |

## 数据集来源
**General**：
* 数据集 data 来自本项目
* 数据集 data_pro 来自本项目
* 数据集 multi_turn_dataset_1 来源 [Smile](https://github.com/qiuhuachuan/smile)
* 数据集 multi_turn_dataset_2 来源 [CPsyCounD](https://github.com/CAS-SIAT-XinHai/CPsyCoun)
* 数据集 single_turn_dataset_1 来自本项目
* 数据集 single_turn_dataset_2 来自本项目

**Role-play**：
* 数据集 aiwei 来自本项目
* 数据集 tiangou 来自本项目
* 数据集 SoulStar 来源 [SoulStar](https://github.com/Nobody-ML/SoulStar)

## 数据集去重
结合绝对匹配以及模糊匹配(Simhash)算法，对数据集进行去重以提升微调模型的效果。在确保数据集的高质量的同时，通过调整阈值减少因错误匹配而丢失重要数据的风险。

**Simhash算法**
Simhash（相似性哈希）是一种用于检测大量数据中相似或重复项的算法。它通过将文本转换为一组数值指纹来工作，这些指纹对相似的文本具有高度的相似性。Simhash算法对于处理文本数据特别有效，尤其是在处理大量数据时。

**Simhash实现步骤**
*文本预处理：将文本数据转换为适合Simhash处理的格式。这可能包括分词、去除停用词、词干提取等。
*生成Simhash指纹：对预处理后的文本应用Simhash算法，生成一组数值指纹。每个指纹代表文本内容的一个哈希值。
*比较指纹：通过比较哈希值的相似性来识别重复或相似的记录。Simhash的特点是即使在文本有少量差异时，生成的哈希值也具有较高的相似性。
*确定阈值：设置一个相似性阈值，只有当两个指纹的相似度超过这个阈值时，才认为它们代表相似或重复的记录。
*处理相似记录：对于被标记为相似的记录，可以进一步人工审查或自动合并，以消除重复。