社交媒体讽刺文本分析数据集SocialMediaSarcasmTextAnalysisDataset-tyb001
数据来源：互联网公开数据
标签：讽刺文本, 社交媒体, 文本情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 情绪识别, 语料库, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台（如Twitter）的文本数据，记录了带有讽刺意味的推文，用于研究和分析讽刺语言的识别与理解。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源于全球社交媒体用户，覆盖范围广泛。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引列）、“tweet”（推文文本）、“sarcastic”（是否为讽刺文本，1表示是，0表示否）、“sarcasm”（讽刺类型，1表示讽刺，0表示非讽刺）、“irony”（是否为反语）、“satire”（是否为讽刺文学）、“understatement”（是否为轻描淡写）、“overstatement”（是否为夸张）和“rhetorical_question”（是否为反问句）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Sarcasm Dataset.csv，易于数据处理和分析。
该数据集适合用于讽刺文本识别、情感分析、自然语言处理等研究，以及开发相关应用。
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：适用于文本情感分析、讽刺语言理解、自然语言处理等领域的学术研究，例如讽刺检测算法的开发、讽刺表达方式的语义分析等。
行业应用：可为社交媒体内容审核、品牌声誉管理、舆情分析等行业提供数据支持，帮助企业更好地理解用户反馈和市场动态。
决策支持：支持社交媒体平台的内容过滤与推荐，提高用户体验，防止负面信息传播。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、文本挖掘等课程的实训素材，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讽刺表达的语言模式，构建讽刺识别模型，并应用于社交媒体内容分析与管理，提升对用户情感的理解能力。
