文本情感与主题分类标注数据集TextSentimentandTopicClassificationDataset-ngoxuntrc
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 情感标注, 主题识别, 数据标注, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的文本数据，记录了文本内容的情感倾向与主题类别，并附带了LLM（大型语言模型）的预测标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态语料库。
地理范围：数据涵盖范围广泛，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包括三个主要部分，分别来自sarcasm（讽刺）、agnews（新闻）和clickbait（标题党）等场景。每个数据点包含三个字段：label（原始标签，指示情感或主题类别）、text（文本内容）和LLM_label（大型语言模型预测的标签）。
数据格式：CSV格式，包含sarcasm-3k.csv、agnews-3k.csv和clickbait-3k.csv三个文件，方便数据读取和分析。
来源信息：数据集来源于网络，包含了不同主题和情感倾向的文本，并利用LLM进行了标注。
该数据集适合用于情感分析、主题分类和模型评估等任务。
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、主题分类、自然语言处理、机器学习等领域的学术研究，例如，比较不同模型在情感分析和主题分类任务上的表现，研究LLM在文本标注上的应用。
行业应用：可以为内容审核、舆情监测、社交媒体分析等行业提供数据支持，用于构建情感分析模型、主题分类系统等。
决策支持：支持企业进行市场调研、用户反馈分析，帮助企业了解用户的情感倾向和关注点，从而优化产品和服务。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解情感分析和主题分类的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同模型在文本情感和主题分类上的表现，以及评估LLM在文本标注方面的准确性。
