社交媒体内容情感分析数据集SocialMediaContentSentimentAnalysis-rakibullah
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本分类, 图像识别, OCR, 多模态, 恶意内容检测, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的图像及对应的OCR文本数据，用于情感分析和恶意内容检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未具体说明，但文本内容包含孟加拉语，推测可能来源于孟加拉地区或使用孟加拉语的社交媒体用户。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“choice” (情感标签，如“Harmless Trolling”) 和“image-ocr” (图像对应的OCR文本内容)。
数据格式：CSV格式，包含训练集、验证集和测试集，文件名分别为“V3 train_df with ocr text.csv”、“V3 val_df with ocr text.csv”和“V3 test_df with ocr text.csv”。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行OCR处理，将图像中的文本提取出来。
该数据集适合用于情感分析、多模态学习、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：适用于社交媒体内容的情感分析、多模态情感分析、恶意内容检测等研究。
行业应用：可以为社交媒体平台、内容审核公司提供数据支持，用于构建自动化的内容审核系统。
决策支持：支持舆情分析、市场调研等领域的决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、计算机视觉等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解多模态数据处理。
此数据集特别适合用于探索图像内容与文本内容之间的关联，以及构建基于多模态信息的分类模型，以实现对社交媒体内容的更准确理解和分析。
