情感分析多标签文本数据集SentimentAnalysisMulti-labelTextDataset-phamdangnguyen
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, 深度学习, 自然语言处理, 情感词汇, 文本语料
数据概述：
该数据集包含来自互联网的文本数据，记录了带有多种情感标签的文本内容，用于情感分析和多标签分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源未明确，但文本内容涉及全球性话题，可能涵盖多个国家和地区。
数据维度：数据集包括文本的“id”（唯一标识符）和“text”（文本内容），以及12个情感标签，分别是“anger”（愤怒）、“anticipation”（期待）、“disgust”（厌恶）、“fear”（恐惧）、“joy”（喜悦）、“love”（爱）、“optimism”（乐观）、“pessimism”（悲观）、“sadness”（悲伤）、“surprise”（惊讶）、“trust”（信任）和“neutral”（中立）。每个标签的值为0或1，表示该情感是否存在。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含nlp_train.csv（训练集），nlp_test.csv（测试集）和nlp_valid.csv（验证集），以及 labels.csv。此外，还包含缓存文件，可能用于模型训练加速。
来源信息：数据来源于公开的网络资源，具体来源未明确。
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、多标签文本分类、情绪识别等领域的研究，以及探索不同情感之间的关联性。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、用户反馈分析、产品评论情感分析等提供数据支持。
决策支持：支持企业进行市场调研、品牌声誉管理、产品改进等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于训练和评估多标签情感分类模型，探索文本内容与多种情感标签之间的复杂关系，并实现对文本情感的细粒度分析和理解。
