文学作品情感分析预测数据集LiteraryWorkSentimentAnalysisPrediction-joseph310062
数据来源:互联网公开数据
标签:情感分析, 文本分类, 文学作品, 自然语言处理, 情感识别, 机器学习, 文本挖掘, 数据标注
数据概述:
该数据集包含来自经典文学作品的数据,记录了不同作品中的文本片段及其对应的情感标签,旨在用于情感分析与文本分类任务。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间,可视为静态语料库。
地理范围:数据来源于经典文学作品,涵盖不同国家和地区。
数据维度:数据集包含“id”(文本片段的唯一标识符)、“text”(文本内容)以及情感标签,情感标签可能对应不同的文学作品或情感类别。
数据格式:CSV格式,包括sample_submission.csv, test.csv, train.csv三个文件,便于数据处理和模型训练。其中,sample_submission.csv提供了提交格式的示例,test.csv包含待预测的文本,train.csv包含带有情感标签的文本。
来源信息:数据来源于文学作品,已进行文本提取与情感标注。
该数据集适合用于文本情感分析、情感分类、自然语言处理等领域的研究。
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:适用于自然语言处理、情感计算和文本挖掘等领域的学术研究,如情感极性分析、情感强度分析、文本主题识别等。
行业应用:可以为内容创作、舆情分析、市场调研等行业提供数据支持,特别是在文学作品分析、读者反馈分析等方面。
决策支持:支持内容推荐系统、情感分析工具的开发,帮助企业更好地理解用户情感和市场趋势。
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熟悉情感分析任务,构建和评估情感分类模型。
此数据集特别适合用于探索文学作品中的情感表达规律,提升情感分析模型的准确性和泛化能力,并应用于文本情感识别、内容推荐等实际场景。