讽刺检测标注数据集LabeledDatasetforSarcasmDetection-muhammadfaisalali
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理，情感分析，数据集，机器学习，文本分类，社会媒体，心理学，语言识别
数据概述： 该数据集包含来自社交媒体和网络论坛的文本数据，记录了带有标签的讽刺和非讽刺语句。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个国家和地区的社交媒体平台，主要为英语和中文内容。
数据维度：数据集包括文本语句、情感标签（讽刺/非讽刺）、上下文信息、发布平台等变量。还包括文本的长度、情感极性等特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行文本分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台的公开数据，已进行标注、标准化和清洗。
该数据集适合用于自然语言处理、情感分析和机器学习等领域，特别是在文本分类、情感识别及讽刺检测等任务中具有重要应用价值。
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：适用于讽刺检测、情感分析、社会心理学等研究，如讽刺语句的特征分析、情感传播规律等。
行业应用：可以为社交媒体、内容审核、广告投放等行业提供数据支持，特别是在情感识别、内容分类和用户互动分析方面。
决策支持：支持社交媒体内容的情感监控和策略优化，帮助平台制定更好的内容审核和互动管理策略。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分类、情感分析及讽刺检测技术。
此数据集特别适合用于探索讽刺语句的检测与识别规律，帮助用户实现准确的讽刺检测，优化内容审核和情感分析系统，提升社交媒体内容管理的精准性和有效性。
