多语言文本情感分析数据集MultilingualTextSentimentAnalysis-iitm21f3001013
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 多语言, 机器学习, 自然语言处理, 语言识别, 情感标注, 文本语料
数据概述：
该数据集包含来自多种语言的文本，记录了用于情感分析的句子及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据涵盖多种语言，包括但不限于旁遮普语（pa）、古吉拉特语（gu）、卡纳达语（kn）、阿萨姆语（as）、乌尔都语（ur）、泰卢固语（te）、泰米尔语（ta）、马拉雅拉姆语（ml）和孟加拉语（bn）等，覆盖范围广泛。
数据维度：数据集包括“ID”（文本唯一标识符）、“sentence”（文本内容）、“label”（情感标签，在train.csv中提供，test.csv和sample_submission.csv中缺失）和“language”（文本所属语言）四个字段，适用于情感分类和语言识别任务。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析和模型训练。
数据来源于公开数据集，经过了初步的文本处理和语言标注。该数据集特别适用于多语言情感分析模型的训练和评估。
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：适用于自然语言处理、情感分析、多语言文本处理等领域的学术研究，例如跨语言情感迁移、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、产品评论分析等行业提供数据支持，尤其适用于多语言环境下的用户反馈分析。
决策支持：支持企业进行市场调研、品牌声誉管理和产品改进，帮助企业了解不同语言环境下消费者对产品的评价。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和情感分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解多语言文本处理和情感分析的实践。
此数据集特别适合用于探索不同语言环境下情感表达的异同，以及构建通用的情感分析模型，帮助用户实现跨语言的情感理解和分析。
