社交媒体情绪分析自杀风险推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisSuicideRiskTweets-uditakanjilal
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 文本情感分析, 自杀风险, 情感识别, 推文分析, 机器学习, 风险评估, 舆情监测
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文的数据，记录了推文内容、推文意图（与自杀风险相关性）以及标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态推文数据集。
地理范围：数据来源于全球社交媒体用户，推文内容涵盖多种语言和文化背景。
数据维度：数据集包括“tweets”（推文文本）、“Intent”（推文意图，描述推文与自杀风险的关系）和“Label”（分类标签，0表示非自杀风险推文，1表示潜在自杀风险推文）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，方便文本处理和情感分析。
数据来源于社交媒体平台，并经过人工标注，以识别潜在的自杀风险推文。该数据集适用于情感分析、风险评估和自然语言处理等领域。
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：适用于社交媒体情感分析、自杀风险检测、文本分类等领域的学术研究，如情绪识别、风险预测和预警模型构建。
行业应用：为社交媒体平台、心理健康机构和危机干预组织提供数据支持，用于自动化内容审核、用户风险评估和早期干预。
决策支持：支持心理健康领域的决策制定，帮助制定更有效的自杀预防策略，提升干预的及时性和针对性。
教育和培训：作为情感分析、自然语言处理和人工智能课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解社交媒体文本分析和自杀风险识别。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情感表达与自杀风险之间的关系，帮助用户构建和优化风险预测模型，提升对潜在自杀风险的识别能力，从而实现更有效的干预和支持。
