情感分析视频情绪标签数据集EmotionAnalysisVideoEmotionLabels-mahisharamesh
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 情绪识别, 视频分析, 情绪标签, 行为识别, 机器学习, 多分类, 情绪评估
数据概述：
该数据集包含来自公开视频的情绪标签数据，记录了视频片段对应的用户情绪评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态情绪标注数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用情绪分析研究。
数据维度：数据集包括ClipID（视频片段标识符）、Boredom（无聊程度）、Engagement（投入程度）、Confusion（困惑程度）和Frustration（沮丧程度）五个维度，每个维度以整数形式表示。
数据格式：CSV格式，包含TrainLabels.csv、ValidationLabels.csv和TestLabels.csv三个文件，分别对应训练集、验证集和测试集，方便模型训练与评估。
来源信息：数据来源于公开视频，并进行了情绪标注处理，提供了多维度情绪评估结果。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、行为分析等领域的研究和应用。
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：适用于情感计算、人机交互等领域的学术研究，例如情绪识别算法的开发、用户行为分析等。
行业应用：可为内容推荐、广告投放、智能客服等行业提供数据支持，用于提升用户体验和个性化服务。
决策支持：支持产品设计、用户调研等方面的决策，帮助企业更好地理解用户情绪和需求。
教育和培训：作为机器学习、人工智能等课程的实训素材，帮助学生掌握情绪识别、情感分析等相关技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容与用户情绪之间的关系，帮助用户构建情绪识别模型，提升用户体验。
