多语言文本情感分析数据集MultilingualTextSentimentAnalysisDataset-kalashjain01
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 多语言, 评论分析, 情绪识别, 自然语言处理, 机器学习, 印度语
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体和在线评论的多语言文本数据，记录了用户表达的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态文本语料。
地理范围：数据可能来源于全球范围内的用户，但未明确限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括“id”（文本唯一标识符）、“text”（文本内容）以及情感标签，其中训练集（train.csv）包含"complaint"（抱怨）、"demands"（要求）、"praise"（赞扬）、"questions"（疑问）四个情感类别，测试集（test.csv）仅包含文本内容。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含test.csv、train.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络文本，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、多语言文本处理等研究和应用。
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、情绪识别、多语言文本处理等学术研究，例如跨语言情感迁移、情感极性分析等。
行业应用：可以为社交媒体监测、舆情分析、客户反馈分析等行业应用提供数据支持，例如产品评价分析、品牌声誉管理等。
决策支持：支持企业和组织在市场调研、产品开发、用户服务等方面的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的基本原理与实践方法。
此数据集特别适合用于探索多语言文本的情感表达规律，构建情感分析模型，并评估不同情感分类方法的性能。
