情感识别系统标签数据库LabelledDatabaseforEmotionRecognitionSystem-akkartik
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别，数据集，机器学习，心理学，计算机视觉，语音分析，自然语言处理，人工智能
数据概述： 该数据集包含用于情感识别系统的标签化数据，记录了不同情感状态下的文本，语音或图像样本。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖全球多个国家和地区，主要来源于公开情感识别研究项目和情感分析平台。
数据维度：数据集包括情感类别标签（如快乐，悲伤，愤怒，惊讶等），文本内容，语音波形或面部表情图像，以及相关情感强度评分。数据格式为CSV，JSON和图像文件，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的情感识别研究项目，社交媒体情感分析数据和情感语音库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情感计算，心理学研究，机器学习模型训练等领域，特别是在情感分类，情感强度预测和跨模态情感识别任务中具有重要应用价值。
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：适用于情感心理学，情感计算及社会情感分析的学术研究，如情感表达规律，情感动态演变等。
行业应用：可以为社交媒体，客户服务，心理健康等行业提供数据支持，特别是在情感分析，用户情感监测和心理干预方面。
决策支持：支持情感驱动的个性化推荐，情感化设计及情感健康干预策略的制定。
教育和培训：作为心理学，计算机科学及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感识别技术与方法。
此数据集特别适合用于探索情感表达的规律与趋势，帮助用户实现准确的情感分类，情感强度预测和跨模态情感识别，为情感计算和心理学研究提供数据支持。
