情感分析与GoEmotions数据集SentimentAnalysisandGoEmotionsDataset-enesztrk
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本情感, 多标签分类, 社交媒体, 情感识别, 自然语言处理, 情绪分析, GoEmotions
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台Reddit的数据，记录了用户发布的文本内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态情感语料库。
地理范围：数据来源于Reddit平台，覆盖全球用户讨论，话题多元。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：text（文本内容）、id（唯一标识符）、author（作者）、subreddit（所属社区）、情感标签（admiration, amusement, anger, annoyance, approval, caring, confusion, curiosity, desire, disappointment, disapproval, disgust, embarrassment, excitement, fear, gratitude, grief, joy, love, nervousness, optimism, pride, realization, relief, remorse, sadness, surprise, neutral）。
数据格式：CSV格式，文件名为goemotions_2.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于GoEmotions数据集，经过整理和标注，用于情感分析研究。
该数据集适合用于情感分析、多标签分类和文本情感识别等领域的研究。
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：适用于情感分析、情绪识别等领域的学术研究，如情感分类模型的构建、情感词典的构建等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等应用提供数据支持。
决策支持：支持市场营销、产品开发等领域的决策制定，帮助企业了解用户情感和需求。
教育和培训：作为自然语言处理和情感分析课程的辅助材料，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文本内容与情感标签之间的关系，帮助用户构建情感分类模型、进行情感趋势分析等。
