社交媒体讽刺推文情感分析数据集SocialMediaSarcasticTweetSentimentAnalysis-dattamuthevi
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 讽刺, 情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 数据标注, 机器学习, 情绪识别
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户发布的推文及其对应的讽刺程度和情感倾向，旨在用于讽刺推文的识别与情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明发布时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，推文内容涵盖多种文化背景。
数据维度：数据集包含多个字段，其中核心字段包括：
text_0: 推文原文。
text_1: 与text_0对应的非讽刺性推文。
sarcastic_id_ref: 讽刺ID。
human_aggregated: 人工标注的讽刺程度。
human_votes: 人工标注的投票数量。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，其中english_task_c.csv文件包含结构化数据，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于Twitter公开数据，并经过人工标注，以确保数据的质量和可靠性。
该数据集适合用于自然语言处理、情感分析和机器学习等领域的研究，特别是针对讽刺推文的识别与分析。
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：适用于社交媒体情感分析、讽刺检测、文本分类等方面的学术研究，如讽刺推文识别算法的优化、情感分析模型的构建等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理等提供数据支持，帮助企业了解用户对产品和服务的真实看法。
决策支持：支持社交媒体营销策略的制定，帮助企业更好地与用户互动，提升品牌影响力。
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掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的讽刺表达方式，以及如何通过机器学习技术自动识别和分析讽刺推文，从而提升情感分析的准确性和效率。
