情感分析七分类文本数据集Seven-EmotionsTextDataset-dtughdr
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 情感识别, 情绪分析, 自然语言处理, 机器学习, 情感标注, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体或其他公开渠道的文本数据，记录了被标注为七种不同情感的句子。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源未明确指出具体地区，但文本内容涉及多种情感表达。
数据维度：数据集包括四个主要字段：
clean_text：经过清洗的文本内容。
clean_sentence_length：文本句子的长度。
clean_label：文本对应的情感标签，包括anger（愤怒）、joy（喜悦）等七种情感。
encoded_label：情感标签的编码，用于模型训练。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于文本分析和模型构建。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、文本分类等研究，并可以用于构建情感分类模型。
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、情感计算等领域的学术研究，如情感分类模型的构建、情感表达的分析等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、用户反馈分析等应用提供数据支持，例如识别用户的情感倾向。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品改进、用户体验优化等方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解情感分析的基本原理和实践方法。
此数据集特别适合用于探索不同情感的文本表达方式，以及构建和评估情感分类模型。
