社交媒体用户情感与主题分析数据集SocialMediaUserSentimentandTopicAnalysisDataset-indunil19
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 社交媒体, 舆情分析, 仇恨言论检测, 斯里兰卡, 多标签分类, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了用户发布的文本内容，并标注了情感倾向、主题类别及是否包含仇恨言论。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：数据可能来源于斯里兰卡地区，具体地理位置信息未明确。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：
Sentence: 用户发布的文本内容。
Hate_speech: 文本是否包含仇恨言论（Not offensive）。
Sentiment: 文本的情感倾向（Negative, Neutral, Positive）。
Humor: 文本是否包含幽默元素（Non-humorous, Humorous）。
Billing or price: 是否涉及账单或价格相关内容（0, 1）。
Customer service: 是否涉及客户服务相关内容（0, 1）。
Data: 是否涉及数据相关内容（0, 1）。
Network: 是否涉及网络相关内容（0, 1）。
Package: 是否涉及套餐相关内容（0, 1）。
Service or product: 是否涉及服务或产品相关内容（0, 1）。
None: 是否不属于上述任何类别（0, 1）。
数据格式：CSV格式，文件名为ompleted_draft - ompleted_draft.csv，便于文本处理和多标签分类任务。
该数据集适合用于情感分析、主题分类、仇恨言论检测等研究，以及相关模型的训练和评估。
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、舆情分析、仇恨言论检测等领域的学术研究，尤其是在多标签分类与跨文化情感分析方面。
行业应用：为社交媒体监控、品牌声誉管理、市场调研等行业提供数据支持，帮助企业了解用户反馈，优化产品和服务。
决策支持：支持政府部门、企业机构进行社会舆情监测，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、文本分类等课程的实训数据，帮助学生理解多标签分类问题，掌握模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于探索用户情感与主题之间的关系，以及不同主题下的情感分布规律，帮助用户实现对社交媒体信息的深入理解和有效利用。
