恐怖故事作者文本情感分析预测数据集HorrorStoryAuthorTextSentimentAnalysisPrediction-gurureddy
数据来源：互联网公开数据
标签：文本情感分析, 恐怖故事, 自然语言处理, 情感分类, 机器学习, 作者分析, 文本数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自kaggle的恐怖故事作者文本数据，记录了恐怖故事作者创作的文本片段，用于预测作者文本的情感倾向。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：数据来源未明确，但可推测为英语恐怖故事创作领域。
数据维度：数据集包括“id”（文本片段唯一标识符）和“EAP”、“HPL”、“MWS”（分别代表Edgar Allan Poe, HP Lovecraft, Mary Wollstonecraft Shelley三位作者的文本情感预测概率）字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，便于提交预测结果。
来源信息：数据来源于kaggle竞赛，已进行预处理，用于情感预测。
该数据集适合用于自然语言处理领域的情感分析、作者风格分析和文本分类研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘领域的学术研究，如情感分析、作者风格分析、文本生成等。
行业应用：为内容创作行业提供数据支持，例如，可以用于构建内容推荐系统，根据用户喜好推荐特定作者的作品。
决策支持：支持内容创作平台对作品的评估和推荐，帮助内容创作者理解其作品的情感倾向。
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深入理解文本情感分析和预测。
此数据集特别适合用于探索不同作者写作风格的情感差异，并构建情感预测模型，从而提升预测准确性和对文本数据的理解。
