社交媒体推文讽刺识别数据集SocialMediaTweetIronyDetection-lakshmikeerthana
数据来源：互联网公开数据
标签：讽刺识别, 情感分析, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 机器学习, 文本标注, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文，记录了用于识别推文中讽刺意味的文本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，但推文内容反映了全球范围内的社会热点和日常话题。
数据维度：包括“tweet”（推文内容）和“label”（讽刺标签，0代表非讽刺，1代表讽刺）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv、val_data.csv和test_data.csv三个文件，分别对应训练集、验证集和测试集，便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体内容，并经过人工标注，以确保标签的准确性。
该数据集适合用于讽刺识别、情感分析等自然语言处理领域的研究，以及相关模型的构建与评估。
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、文本分类等领域的学术研究，例如讽刺检测、情感极性分析等。
行业应用：为社交媒体监测、舆情分析、内容审核等行业提供数据支持，尤其适用于识别用户表达中的讽刺意味，提高信息处理的准确性。
决策支持：支持品牌声誉管理、市场营销策略优化，帮助企业更好地理解用户反馈和市场趋势。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握讽刺识别技术，提升模型构建能力。
此数据集特别适合用于探索社交媒体推文中的讽刺表达模式，帮助用户构建讽刺识别模型，并应用于各种文本分析场景。
