社交媒体抑郁情绪识别数据集SocialMediaDepressionEmotionRecognitionDataset-sknahidsanwar
数据来源：互联网公开数据
标签：抑郁症, 情感分析, 社交媒体, 文本分类, 情绪识别, 机器学习, 自然语言处理, 情感计算
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的数据，记录了用户在社交媒体平台上的文本内容，并标注了与抑郁情绪相关的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，推测为全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：包括用户发布的文本内容（text）、回复数量（replies_count）、转发数量（retweets_count）、点赞数量（likes_count）、目标情绪（target）、情绪标签（label）和置信度评分（confidence_score）等字段。其中，target 和 label 共同表示了用户的情绪状态，方便进行情感分析任务。
数据格式：CSV格式，文件名为 deptweet_dataset _Dec2csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：该数据集来源于sknahidsanwar-annotateddataset，已进行标注和整理，便于进行情感分析和情绪识别研究。
该数据集适合用于抑郁情绪识别、情感分析、文本分类等研究，以及相关的数据建模和机器学习应用。
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、人工智能等领域的研究，例如抑郁症早期预警、社交媒体情绪传播分析、情感计算等。
行业应用：可以为医疗健康行业、心理咨询平台、社交媒体平台等提供数据支持，特别是在情绪监测、用户行为分析、个性化内容推荐等方面。
决策支持：支持相关机构和企业进行用户情绪分析、风险评估、舆情监测等决策。
教育和培训：作为心理学、人工智能、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和情绪识别技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本与抑郁情绪之间的关联，以及开发基于文本的情绪识别模型，帮助用户实现对情绪状态的自动化分析和预测。
