用户真正关心的是："他说这句话的时候，到底是在生气、开心、质疑还是抱怨？"

这就是情感识别（Sentiment Analysis）的价值所在。

最近在迭代**熙瑾会悟（离线转记）**项目时，我们新增了情感识别模块，希望能够在会议记录、访谈纪要以及业务沟通中，自动分析说话人的情绪状态，为后续的风险分析、重点事件提取、智能摘要等能力提供基础数据支撑。

然而真正开始训练模型以后，第一个难题并不是模型，而是数据集。

网上公开的数据集很多，但真正能直接应用到离线转记场景的数据却非常少。很多数据要么过于口语化，要么都是微博评论、电商评价，与会议、访谈、业务交流等正式场景存在较大差异，模型训练出来的效果并不理想。

于是，我们最终决定：自己构建一套适用于离线转记场景的情感数据集。

一、为什么要自己构建情感数据集？

很多同学第一反应都会想到：

不是已经有很多公开数据集了吗？

例如：

这些数据集用于论文实验完全没有问题，但是放到实际业务中，会发现很多问题。

举个例子：

"这个方案暂时先放一下。"

如果放在评论场景，它可能属于中性。

但是在会议里面，这句话往往意味着：

①不认可

②暂停推进

③否定方案

④风险提示

情感实际上偏向消极。

再比如：

这个问题后面我们再讨论。

很多公开模型会认为这是中性。

但结合上下文，很可能表达的是：

"目前我不认可你的方案。"

因此，仅依赖公开数据训练出来的模型，在会议场景中的准确率会明显下降。

经过几轮测试，我们发现：

模型的问题，80%其实来自数据。

所以，我们决定重新设计适合离线转记场景的数据集。

二、离线转记情感数据集整体构建流程

整个数据集构建过程并不是简单地收集文本，而是经历了数据采集、清洗、标注、增强、审核以及训练多个阶段。

下面是整个流程。

图1：离线转记情感数据集构建流程

整个流程中，我们主要采用了以下技术：

其中，真正耗费时间最多的，并不是训练模型，而是前面的数据准备阶段。

三、问题一：数据来源杂乱，语料质量参差不齐

这是我们遇到的第一个问题。

离线转记的数据来源非常复杂，例如：

①会议录音

②电话录音

③培训视频

④访谈节目

⑤客服语音

⑥政务会议

⑦企业内部讨论

这些数据最大的特点就是：

非常真实，也非常"脏"。

例如：

嗯...

还有大量：

哈哈哈哈

甚至还有：

（敲门声）

如果直接用于训练模型，会导致模型大量学习这些没有意义的信息。

模型最终会认为：

"哈哈哈哈"

比真正的业务内容更重要。

这是典型的数据污染。

解决方案

我们的第一步就是建立统一的数据清洗流程。

主要包括：

✅ 去除 ASR 噪声

啊

全部过滤。

✅ 去除特殊字符

例如：

*****

统一规范。

✅ 去除重复文本

例如：

好的好的好的好的

统一处理成

好的

✅ 删除无意义停用词

例如：

就是

通过停用词词典进行过滤。

整个流程如下：

原始文本

经过这一轮处理后，我们的数据质量提升了很多。

模型训练时 Loss 曲线明显更加平滑，收敛速度也提升了不少。

四、问题二：情感标签定义混乱，人工标注一致性低

第二个问题，其实比数据清洗更棘手。

最开始，我们让不同的同事对同一批文本进行情感标注。

结果发现，同一句话，不同的人给出的标签完全不同。

例如：

这个方案可以，不过风险还是比较大。

有人标记：

积极

有人认为：

中性

还有人直接标记：

消极

后来分析原因才发现，并不是大家理解能力不同，而是没有统一的标注标准。

如果数据标签本身就是混乱的，再好的模型也学不到正确的规律。

解决方案

针对这一问题，我们重新设计了适用于离线转记业务的情感标签体系，不再简单划分为"积极、消极、中性"，而是结合会议场景增加业务语义。例如：

同时，我们制定了统一的标注规范：

①每条数据至少由2 名标注人员独立标注；

②标签不一致时进入复审流程；

③对存在争议的样本建立案例库，持续优化标注规则；

④定期统计标注一致率（如 Cohen's Kappa），评估数据质量。

经过几轮迭代，标注一致率显著提升，模型训练得到的数据基础也更加稳定。

数据集构建总体架构（中文版）

图2：熙瑾会悟离线转记情感数据集构建整体架构（中文版）