新冠疫情语境相关图片数据集COVID-19ContextualImageDataset-poojitha0098
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 图像识别, 语境分析, 图像标注, 社交媒体, 机器学习, 数据集构建, 图像分类
数据概述：
该数据集包含与新冠疫情相关的图像数据，并标注了这些图像是否需要额外的语境信息才能理解。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但图像内容与新冠疫情相关，推测时间范围为2020年至2023年。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容涉及全球范围，反映了疫情期间的社会现象和公众讨论。
数据维度：数据集主要包括图像文件（.png格式）以及对应的CSV文件，CSV文件包含两列数据：“image”（图像文件名）和“context_label (1=needs external context, 0=no external context)”（语境标签，1表示需要外部语境，0表示不需要）。
数据格式：数据以目录结构组织，包含Harm-C、Harm-P和examples三个文件夹，每个文件夹下包含图像文件和对应的CSV文件。CSV文件为CSV格式，便于数据处理和分析。图像文件为PNG格式。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，可能包括社交媒体、新闻媒体等。数据已进行初步整理和标注。
该数据集适合用于图像分类、语境分析、机器学习模型的训练与评估。
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：适用于图像识别、自然语言处理、社会科学等领域的学术研究，如疫情期间的舆情分析、情感分析、图像内容理解等。
行业应用：为社交媒体监控、内容审核、新闻媒体内容分析等行业提供数据支持，尤其在自动化图像内容分析、风险识别等方面具备实用价值。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等进行疫情相关信息的监测和分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为人工智能、计算机视觉、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解图像分析和语境分析。
此数据集特别适合用于探索与新冠疫情相关的图像内容与语境之间的关系，并用于构建能够理解图像含义的机器学习模型，例如，识别哪些图像需要结合外部信息才能被正确理解。
