社交媒体情绪分析与心理健康诊断数据集SocialMediaSentimentAnalysis-MentalHealthDiagnosisDataset-hiplagia
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情绪分析, 心理健康, 文本分类, 诊断分析, 自然语言处理, 机器学习, 情感识别
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户文本数据，记录了用户发布的内容及其对应的心理健康状态评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源未明确限制，推测为全球范围内的社交媒体用户生成的内容。
数据维度：数据集包括“query”（用户发布的文本内容）和“gpt-3.5-turbo”（模型生成的心理健康状态诊断结果）两个主要字段。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，文件名代表不同的心理健康状态或话题，如CAMS、DR、Irf等，文件分别位于test_complete和test_instruction两个子目录下，可能代表不同的数据来源或标注方式。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过了文本收集和心理健康状态的自动或人工评估。
该数据集适合用于情绪分析、心理健康状态识别和诊断的自然语言处理任务。
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：适用于心理学、社会学、人工智能等领域的学术研究，如社交媒体情绪与心理健康关联性分析、基于文本的心理健康状态诊断模型构建等。
行业应用：为心理健康服务行业提供数据支持，特别是在自动化心理健康评估、社交媒体风险预警等方面。
决策支持：支持社交媒体平台的内容审核与用户行为分析，帮助平台识别潜在的心理健康风险。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、心理学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解社交媒体文本分析在心理健康领域的应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本与心理健康状态之间的关系，构建和优化基于文本的心理健康诊断模型，从而实现对用户心理健康状况的早期识别和干预。
