印度自杀倾向与情感分析数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：自杀倾向,情感分析,心理健康,社会媒体,机器学习,风险识别,抑郁症状
数据概述：
本数据集名为“自杀倾向与情感分析数据集”，是一个全面的文本数据集，用于自杀和抑郁相关的情感分析。该数据集在埃及信息学杂志上发表的研究《增强特征工程方法用于自杀风险识别（EFASRI）》中被使用。数据集旨在支持机器学习模型的开发，以识别社交媒体帖子中的自杀风险水平。它包含标记数据，可用于各种自然语言处理（NLP）任务，包括情感分析、文本分类和心理健康研究。
数据用途概述：
该数据集适用于训练和评估与自杀风险检测相关模型、社交媒体帖子的情感分析以及专注于识别抑郁症状和自杀倾向的心理健康研究。研究人员和开发者被鼓励利用此数据集推动心理健康技术和情感分析领域的发展，帮助开发更好的工具和资源，以识别和缓解自杀行为。
数据集包含以下结构：
Negative_Neutral_Depression（目录）：
- Depression.csv：包含标记为“抑郁”的文本数据。
- Neutral.csv：包含标记为“中性”的文本数据。
- Suicidal_tendencies_data.csv：包含标记有自杀倾向的文本数据。
Pos_Neut_Neg.csv（文件）：
- 包含标记为正面、中性或负面情感的文本数据。
使用说明：
此数据集适用于训练和评估与自杀风险检测相关的模型、社交媒体帖子的情感分析以及聚焦于识别抑郁症状和自杀倾向的心理健康研究。
引用说明：
如果在研究中使用此数据集，请引用以下论文：
- 标题：增强特征工程方法用于自杀风险识别（EFASRI）
- 期刊：埃及信息学杂志
- 年份：2023
