社交媒体自杀风险检测文本数据集SocialMediaSuicideRiskDetectionTextDataset-pruthvirajgavhane
数据来源：互联网公开数据
标签：自杀风险, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 情感分析, 精神健康, 机器学习, 文本挖掘
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，记录了与自杀风险相关的文本内容，旨在用于识别和分类潜在的自杀倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为一个静态语料库，用于训练和评估模型。
地理范围：数据来源未作具体限定，但可以推测来自全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（序号）、“text”（用户发布的文本内容）和“class”（文本类别标签）三个字段。其中，"class"字段包含“suicide”（自杀相关）和“non-suicide”（非自杀相关）两种标签，用于指示文本内容是否与自杀风险相关。
数据格式：CSV格式，文件名为Suicide_Detection.csv，方便进行文本分析和机器学习建模。数据已进行初步处理，可以直接用于情感分析、文本分类等任务。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，并经过清洗和标注，以确保数据的质量和可用性。该数据集适用于研究和开发用于检测自杀风险的自然语言处理模型。
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、自然语言处理等领域的研究，例如分析社交媒体上的情绪表达、识别潜在的自杀风险信号，以及开发用于早期干预的算法。
行业应用：为心理健康、社交媒体监管、在线安全等行业提供数据支持，例如用于开发自动化的自杀风险检测系统，帮助平台识别和干预潜在的自杀行为。
决策支持：支持心理健康专业人士和相关机构进行风险评估和干预策略的制定，提高对高危人群的关注和支持。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、心理学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解如何利用数据分析解决社会问题。
此数据集特别适合用于训练和评估文本分类模型，以识别社交媒体上的自杀风险，从而帮助预防自杀事件的发生，促进心理健康。
