社交媒体平台讽刺文本情感分析数据集SocialMediaSarcasmSentimentAnalysisDataset-muhammadnaeem065
数据来源：互联网公开数据
标签：讽刺检测, 情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 社交媒体, 数据标注, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的评论文本，记录了评论的讽刺标签和相关元数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间未知，可视为静态语料库。
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：包括"label"（讽刺标签，可能为二分类或多分类），"comment"（评论文本），"author"（作者），"subreddit"（子版块），"score"（评分），"ups"（点赞数），"downs"（点踩数），"date"（日期），"created_utc"（创建时间，UTC时间），"parent_comment"（父评论，上下文信息）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train-balanced-sacsv，便于文本处理和分析。
该数据集适用于情感分析、讽刺检测、文本分类等任务，特别适合用于研究社交媒体文本的语义理解和情感分析。
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：适用于自然语言处理、情感计算、社交媒体分析等领域的学术研究，如讽刺识别算法的开发与评估、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理等领域提供数据支持，尤其在识别负面情绪、监测用户反馈方面有实际应用价值。
决策支持：支持企业和组织在社交媒体上的营销策略制定、危机公关和用户体验优化。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本情感分析和讽刺检测。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本中讽刺表达的规律，构建讽刺检测模型，提升情感分析的准确性和有效性。
