情感文本情绪识别数据集SentimentTextEmotionRecognition-melisaalma
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 情绪识别, 文本分类, 情绪标注, 自然语言处理, 情感词典, 机器学习, 文本数据
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的文本数据，记录了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，可视为静态情感语料库。
地理范围：数据未限定具体地理范围，适用于通用情感分析模型训练与评估。
数据维度：包括“Sentence”（文本语句）和“Ticket”（情感标签）两个字段。其中，Sentence为输入的文本内容，Ticket为对应的情感类别，如“angry”（愤怒）、“disgust”（厌恶）、“scary”（恐惧）、“sad”（悲伤）等。
数据格式：CSV格式，文件名为mixedDatacsv，便于文本处理和情感分类任务的分析。
来源信息：数据来源于公开数据集或经过人工标注，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别相关的研究和应用。
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：适用于自然语言处理、情感计算等领域的学术研究，如情感分类模型的构建、不同情感表达方式的对比分析等。
行业应用：可用于构建智能客服系统、社交媒体内容分析、舆情监测系统等，帮助企业了解用户情绪，优化用户体验。
决策支持：支持企业在市场营销、产品设计等方面的决策，例如通过分析用户评论来改进产品或服务。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解情感分析的原理和应用。
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联，帮助用户构建情感识别模型、提升情感分析的准确性和效率。
