印度多语言文本情感分类数据集_Multi_Language_Text_Sentiment_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 多语言, 印度语言, 机器学习, 自然语言处理, 文本情感, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自印度多种语言的文本数据，记录了不同语言的文本情感信息，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，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据主要覆盖印度地区，包含多种印度语言。
数据维度：数据集包括“sentence”（文本语句）、“sentence_length”（语句长度）和“category”（情感分类标签）等字段。
数据格式：CSV格式，每个语言对应 train, dev, test 三个数据集，便于进行模型训练、验证和测试。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理和结构化。
该数据集适合用于多语言情感分析、文本分类和自然语言处理研究。
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：适用于多语言情感分析、跨语言文本分类等学术研究，例如不同语言间情感表达的对比研究。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在构建多语言情感分析系统、社交媒体情绪监测等方面。
决策支持：支持企业进行市场调研、舆情分析，帮助企业了解消费者对产品和服务的反馈。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践文本分类模型。
此数据集特别适合用于探索不同印度语言的情感表达差异，帮助用户构建多语言情感分析模型，提升跨语言文本理解能力。
