多语言社交媒体文本讽刺检测数据集MultilingualSocialMediaTextSarcasmDetectionDataset-hamzaboussairi
数据来源：互联网公开数据
标签：讽刺检测, 社交媒体, 自然语言处理, 文本分类, 阿拉伯语, 英语, 情感分析, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，旨在用于讽刺检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据主要来源于英语和阿拉伯语社交媒体环境。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应不同的任务和语言，核心数据项包括文本内容（text）、讽刺标签（sarcasm, sarcastic, sarcasm_ref）、以及其他与讽刺相关的特征，如反讽（irony）、讽刺（satire）、低调（understatement）、夸张（overstatement）和修辞疑问（rhetorical_question）等。此外，部分数据还包含方言（dialect）信息，以及人工标注的聚合和投票数据。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，每个文件对应不同的任务，方便进行文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过标注和处理，用于讽刺检测研究。
该数据集适合用于自然语言处理、情感分析、文本分类和多语言处理等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感分析、讽刺检测、多语言文本处理等领域的学术研究，如探索不同语言的讽刺表达方式、开发跨语言讽刺检测模型等。
行业应用：可为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等应用提供数据支持，例如识别社交媒体上的讽刺言论，帮助企业更好地理解用户情绪。
决策支持：支持社交媒体内容审核、广告投放策略优化等方面的决策制定，有助于提升内容过滤的准确性和效率。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解讽刺检测技术，进行模型构建和评估。
此数据集特别适合用于研究多语言讽刺表达的差异性，开发跨语言讽刺检测模型，以及探索不同特征对讽刺识别的影响，从而提升文本分析和情感理解的准确性。
