社交媒体表情包文本内容情感分析数据集SocialMediaMemeTextSentimentAnalysisDataset-rohit1722
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 表情包, 文本分类, 机器学习, 自然语言处理, 社交媒体, 图像文本, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的表情包图像及其对应的文本描述，记录了表情包文本内容的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球社交媒体平台，未限定具体地域。
数据维度：数据集包括三类CSV文件，包含“image_name”（表情包图像文件名）、“sentence”（表情包文本描述）和“label”（情感标签，如“offensive”表示冒犯性，“Non-offensive”表示非冒犯性）三个字段。
数据格式：CSV格式，包含训练集（Training_meme_dataset.csv）、验证集（Validation_meme_dataset.csv）和测试集（Testing_meme_dataset.csv），便于模型训练和评估。图像文件为PNG和JPG格式，与文本数据对应。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体内容，已进行标注。
该数据集适合用于情感分析、图像-文本联合分析等研究。
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、自然语言处理与计算机视觉交叉领域的学术研究，如多模态情感分析、表情包内容理解等。
行业应用：为社交媒体内容审核、舆情监控、品牌声誉管理等提供数据支持，特别是在自动识别冒犯性内容、分析用户情感方面。
决策支持：支持社交媒体平台的内容推荐、用户行为分析和风险管理。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和多模态数据处理。
此数据集特别适合用于探索社交媒体表情包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、提升内容审核效率和优化用户体验。
