情感分析-情绪分类数据集Emotions-6000-farwarizvi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,情绪分类,自然语言处理,文本数据,心理健康,情感识别,情绪,NLP,机器学习
数据概述：
Emotions-6000数据集是一个精心构建的文本数据集，包含6003条已标注的语句，这些语句被划分为六种不同的情绪类别：喜悦、悲伤、中性、愤怒、恐惧和爱。该数据集的关键特征包括：类别平衡，确保了在所有六个情绪类别中语句的分布大致相等；标签准确，对语句进行了严格的分类以保证数据质量。数据集还特别关注现实世界的应用，旨在解决在药物滥用障碍（SUD）背景下情绪检测的挑战。此外，数据已进行预处理，每个语句都带有标签，简化了数据操作以及在开发流程中的集成。数据集还被划分为训练集、测试集和验证集，分别包含700、200和100个样本，用于模型的训练、评估和验证。
数据用途概述：
该数据集适用于多个应用场景，主要用于开发和训练情绪分类模型，特别是针对药物滥用障碍（SUD）患者的模型。此外，该数据集也可用于研究自然语言处理（NLP）技术在情感分析中的应用，构建人工智能驱动的聊天机器人以提供情感支持，以及分析文本交流中的情绪模式。通过提供一个稳健且结构良好的数据集，Emotions-6000旨在推动人工智能驱动的解决方案在心理健康和福祉领域的进步。
