社交媒体情感分析与歧视检测数据集SocialMediaSentimentAnalysisandDiscriminationDetectionDataset-ccymforhpl
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 歧视检测, 文本分类, 社交媒体, 情感标注, 负面情绪, 自然语言处理, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户发布的内容及其对应的情感极性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据未限制地理范围，可能来源于全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包括“rewire_id”（文本的唯一标识）、“text”（用户发布的文本内容）和“sent”（情感极性标签，如POSITIVE、NEGATIVE）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为dev_task_with_sentiment.csv，便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于相关研究或公开数据集，已进行情感标注。
该数据集适合用于情感分析、歧视性言论检测、文本分类等研究，以及相关的机器学习模型训练和评估。
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、社会计算等领域的学术研究，如情感极性分析、歧视性言论识别、文本情感趋势分析等。
行业应用：可为社交媒体平台、舆情监测机构提供数据支持，用于识别有害内容、进行用户情绪分析、优化内容推荐算法等。
决策支持：支持政府机构、企业进行舆情监控、风险预警，辅助制定相关政策和市场策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解情感分析与文本分类。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本的情感分布规律、识别潜在的歧视性言论，从而提升用户体验和维护网络环境的健康。
