LIWC文本特征分析数据集LIWCFeaturesDataset-bimangiri
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分析，心理学，语言学，数据集，自然语言处理，情绪分析，情感计算，社交媒体
数据概述： 该数据集包含了使用语言调查和字数统计（LIWC）软件处理后的文本特征数据，用于分析文本中的心理，情绪和语言模式。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围取决于原始文本数据的时间范围，通常涵盖近几十年。
地理范围： 数据覆盖范围广泛，取决于原始文本数据的来源，可能包括全球范围。
数据维度： 数据集包括LIWC计算的各类文本特征，如情绪词汇，认知过程词汇，社交关系词汇，个人关注词汇等，以及文本的字数统计，平均词长等。
数据格式： 数据通常以CSV或文本格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于各类文本，如社交媒体帖子，博客文章，新闻报道，学术论文等，经过LIWC软件处理，并已进行标准化。
该数据集适合用于心理学，语言学，社会学，市场营销等领域的研究，以及自然语言处理，情感分析，文本挖掘等技术应用。
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： 适用于心理学，社会学等领域的文本分析研究，如情绪表达，认知模式，社交互动等方面的研究。
行业应用： 可以为市场营销，舆情分析，用户体验等行业提供数据支持，特别是在品牌声誉监测，用户情绪分析等方面。
决策支持： 支持企业进行市场调研，用户行为分析和产品优化，帮助企业更好地了解用户需求。
教育和培训： 作为心理学，语言学，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析方法。
此数据集特别适合用于探索文本内容与心理状态，社会行为之间的关系，帮助用户实现情感分析，行为预测等目标，为心理学研究和商业决策提供数据支持。
