情感分析文本数据集SentimentAnalysisTextDataset-rahulshelke98
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，文本分类，情绪识别，自然语言处理，深度学习，情感词典，语料库，机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体和论坛的文本数据，记录了各种文本内容及其对应的情感标签，用于情感分析和情绪识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源广泛，未限定具体地理区域，涵盖全球用户生成内容。
数据维度：包括“text”（原始文本）、“labels”（原始情感标签）、“core_emotion”（核心情感类别）、“clean_text”（清洗后的文本）、“sentence_length”（句子长度）和“encoded_labels”（编码后的标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为clean_data_v2_ex1_6_emotions.csv，其中还包括.pkl（用于存储分词器）和.npy（用于存储词向量）文件，便于进行文本预处理和深度学习模型的训练。
该数据集特别适用于情感分析、情绪识别、文本分类、自然语言处理等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、情绪识别等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情感词典构建、情感分析方法比较等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等行业提供数据支持，尤其适用于产品评论情感分析、市场调研等。
决策支持：支持企业进行市场趋势分析、品牌声誉管理和用户体验优化，帮助企业更好地理解用户情感。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索不同文本内容的情感表达规律，构建和评估情感分析模型，提升对用户情感的理解和预测能力。
