情感文本分析数据集SentimentTextAnalysisDataset-rahulshelke98
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, 自然语言处理, 情绪识别, 机器学习, 深度学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户文本数据，记录了不同文本内容的情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态情感语料库。
地理范围：数据来源未明确，可能为全球范围内的用户生成内容。
数据维度：数据集包括“text”（原始文本）、“labels”（情感标签，如anger、fear等）、“core_emotion”（核心情感，与labels对应）、“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：主要数据为CSV格式，文件名为clean_data_v2_ex1_6_emotions.csv，同时包含.npy格式的Glove词嵌入文件（glove_embedding_imbalanced_6.npy）和.pkl格式的分词器文件（imbalanced_tokenizer.pkl），便于文本处理和模型训练。
数据来源：数据来源于社交媒体平台的用户生成内容，已进行清洗和标注，以用于情感分类任务。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、文本分类等相关研究，以及机器学习和深度学习模型的训练。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感极性分析、情感强度分析、多情感识别等。
行业应用：可以为社交媒体监测、舆情分析、客户反馈分析、产品评论分析等提供数据支持，特别是在品牌声誉管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业在产品设计、市场推广、客户服务等方面的决策，帮助企业更好地理解用户需求和市场反馈。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索用户文本中的情感表达规律，构建情感分类模型，提升情感分析的准确性和效率，并应用于各种需要理解用户情感的场景。
