僧伽罗语社交媒体评论情感分析数据集SinhalaSocialMediaCommentSentimentAnalysis-vajithchamuditha
数据来源:互联网公开数据
标签:情感分析, 文本分类, 僧伽罗语, 社交媒体, 评论分析, 情绪识别, 数据标注, 自然语言处理
数据概述:
该数据集包含来自社交媒体平台的僧伽罗语评论数据,记录了用户在不同语境下的文本评论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信息,可视为静态情感语料库。
地理范围:数据主要来源于僧伽罗语使用者聚集的社交媒体平台,可能涵盖斯里兰卡及其他地区。
数据维度:数据集包括以下字段:
index:索引编号。
id:评论的唯一标识符。
comment:用户撰写的僧伽罗语评论文本。
lable:评论的情感标签,包括“Neutral”(中性)、“Racist”(种族歧视)、“Offensive”(冒犯性)等。
Text_cleaned:经过清洗的评论文本(仅在cleaned_dataset.csv和test_dataset.csv中)。
数据格式:CSV格式,包含cbd_dataset.csv、cleaned_dataset.csv和test_dataset.csv三个文件,便于数据分析和模型训练。
数据来源:数据来源于公开的社交媒体内容,并经过人工标注。
该数据集适用于僧伽罗语情感分析、文本分类、恶意内容检测等研究。
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、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究,如情感极性分析、情绪识别模型构建、恶意言论检测等。
行业应用:可为社交媒体平台、内容审核机构提供数据支持,用于自动化内容过滤、用户行为分析、舆情监测等。
决策支持:支持政府机构、企业等进行舆情分析,了解公众对特定话题的情感倾向,辅助决策制定。
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熟悉数据处理流程,构建情感分析模型。
此数据集尤其适合用于探索僧伽罗语文本的情感表达方式,构建针对该语言的文本情感分析模型,从而实现对社交媒体内容的有效管理和分析。