情感分析多标签文本数据集SentimentAnalysisMulti-labelTextDataset-viciousaegis
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 多标签分类, 文本情感, 情绪识别, 社交媒体, 自然语言处理, 情感标注, 情绪分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的文本数据，记录了文本内容的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态情感语料数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来自全球范围的社交媒体平台。
数据维度：包括“id”（文本唯一标识）、“text”（原始文本）、“Anger”（愤怒标签）、“Fear”（恐惧标签）、“Joy”（喜悦标签）、“Sadness”（悲伤标签）、“Surprise”（惊讶标签）、“clean_text”（清洗后的文本）和“text_length”（文本长度）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_multilabel_dataset.csv，方便进行文本分析和多标签分类任务。
来源信息：数据来源于社交媒体文本，并进行了情感标注和文本清洗处理。该数据集适用于情感分析、情绪识别和文本分类等研究。
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：适用于情感分析、情绪识别、多标签文本分类等学术研究，如情感极性分析、情绪强度评估等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、用户反馈分析等提供数据支持，尤其在品牌声誉管理、市场调查等领域。
决策支持：支持产品改进、用户体验优化和市场营销策略的制定，基于用户情感反馈做出数据驱动的决策。
教育和培训：作为自然语言处理和情感分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉多标签分类模型和情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索文本内容与多维度情感标签之间的关系，帮助用户构建情感分析模型，提升对用户情绪的理解和预测能力。
