datasets
Training and evaluation data, with the modality, task and licence stated up front. Listed live from the Hugging Face Hub.
gspc-affect
GSPC — affect bank (AffectBench)
Council of AI measurement bank. Measurement, not certification.
Bank. Frozen split. Live n is the matching axis on GET https://councilof.ai/api/gspc, not a Hub score. Not a certificate. Art 50 (EUR-Lex): 2 August 2026 live; marking grace 2 December 2026.
Live measurement. This bank stands behind the affect row of the live GSPC board: GET https://councilof.ai/api/gspc?axis=affect (family, kind, status and n are on that row, never typed here; the… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/csoai/gspc-affect.vocal-affect-bench
VocalAffectBench
VocalAffectBench is a test-only benchmark for evaluating whether AI audio models can identify expressed vocal emotion from raw audio.
Paper: VocalAffectBench: Evaluating Vocal Emotion Recognition in AI Audio Models
The benchmark targets the expressed emotion — what the speaker conveys through vocal tone, prosody, pace, intensity, and pauses — not inferred internal state.
Contents
280 human-recorded English WAV clips, totalling 2.32 hours.
7… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/besimple-ai/vocal-affect-bench.algocean-affect-router
algocean-affect-router
사용자 발화를 받아 지금 공감이 필요한지, 해결·정보가 필요한지 판정하도록 가르치는 LoRA SFT 데이터셋입니다.
사용자의 성격이 아니라 이 프롬프트가 지금 요구하는 응답 방식을 가르칩니다.
규모
파일
행 수
affect_router.jsonl
41,042
affect_router.eval.jsonl
2,000
형식: JSONL, messages 3턴
언어: 한국어 약 70% · 영어 약 30%
최소쌍(pair_id) 포함 — train/eval 분할 시 쌍 단위로 나눌 것
어디에 쓰나요
챗봇 응답 전 공감(F) vs 해결(T) 라우팅
같은 주제라도 어투에 따라 답이 달라져야 하는 경우
경량 모델로 톤 분기만 맡길 때
어떤 모델에 LoRA 하나요
출력이 짧고 클래스가 적어 가장 가벼운… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Algocean/algocean-affect-router.