讽刺识别全球数据集SarcasmGlobalDataset-nardinehanfi
数据来源：互联网公开数据
标签：讽刺识别，数据集，自然语言处理，机器学习，文本分析，社交媒体分析，语言学，情感计算
数据概述： 该数据集来自全球多个社交媒体平台的文本数据，主要用于讽刺识别的研究和应用。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2021年。
地理范围： 数据涵盖了全球多个国家和地区，包括美国、英国、澳大利亚、印度等。
数据维度： 数据集包括文本内容、文本作者、发布时间、平台来源、评论内容等信息。每个条目标注了是否为讽刺性文本。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于分析和处理。
来源信息： 数据来源于多个社交媒体平台的公开数据，并已进行标准化和清洗，包括文本去噪、语言识别等处理。
该数据集适合用于自然语言处理、机器学习、文本分析和社交媒体分析等领域的研究和应用，特别是在讽刺识别、情感计算和语言学研究等方面具有重要价值。
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： 适用于讽刺识别、情感分析、语言风格研究等学术研究，如讽刺在不同文化中的表现、讽刺识别算法的性能评估等。
行业应用： 可以为社交媒体公司、新闻机构等提供数据支持，特别是在内容审核、用户行为分析和情感监测等方面。
决策支持： 支持内容过滤、用户偏好分析及策略优化，帮助相关领域制定更好的内容管理和用户体验策略。
教育和培训： 作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解讽刺识别及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索讽刺识别的模式与特征，帮助用户实现讽刺文本的自动识别和情感分析，提升社交媒体内容审核和用户行为理解的准确性。
