愤怒情绪识别数据集AngerDataset-dianaspahieva
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，数据集，机器学习，情绪识别，心理学，自然语言处理，计算机科学，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自公开来源的文本和语音数据，记录了表达愤怒情绪的样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不明确，主要取决于数据来源的时间分布。
地理范围：数据覆盖的区域不明确，主要取决于数据来源的多样性。
数据维度：数据集包括文本语句，语音片段，情绪标签（如愤怒，平静等），说话人信息，文本长度，语音特征等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，JSON，WAV等，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的心理学研究，情感计算项目及语音数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情感分析，情绪识别，心理学研究及机器学习模型训练等领域，特别是在愤怒情绪的检测与分类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：适用于情感心理学，情感计算及语言情感分析等学术研究，如愤怒情绪的表达方式，愤怒情绪的影响因素等。
行业应用：可以为心理健康，客服系统，人机交互等行业提供数据支持，特别是在情感识别，用户情绪分析等方面。
决策支持：支持情感化设计，用户体验优化及心理健康干预策略的制定。
教育和培训：作为心理学，情感计算及自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情绪识别与情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索愤怒情绪的表达规律与识别方法，帮助用户实现准确的愤怒情绪检测，促进情感计算与心理健康领域的技术进步。
