情感对话交互分析数据集SentimentDialogueInteractionAnalysis-latapangtey4
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 对话交互, 文本分类, 情绪识别, 情感倾向, 机器学习, 自然语言处理, 社交媒体
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台或其他开放渠道的对话数据，记录了用户之间的文本交互及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为静态语料库。
地理范围：数据来源未明确标注，但对话内容涉及全球性话题，具有广泛的适用性。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：source_text（发起文本）、reply_text（回复文本）、label（对话意图标签）、label_number（标签编号）、source_top_emotions（发起方主要情绪）、reply_top_emotions（回复方主要情绪）、source_sentiment（发起方情感倾向）、reply_sentiment（回复方情感倾向）、source_sentiment_vector（发起方情感向量）、reply_sentiment_vector（回复方情感向量）、alignment（对齐信息）、cleaned_source_text（清洗后的发起文本）、cleaned_reply_text（清洗后的回复文本）、concatenated_column_source_first（发起文本优先的拼接列）、concatenated_column_reply_first（回复文本优先的拼接列）。
数据格式：CSV格式，包含train和test两个文件，便于进行文本分析和情感建模。
来源信息：数据集源于公开数据，已进行清洗和标注，适合用于情感分析和对话系统研究。
该数据集适合用于情感分析、对话意图识别、情绪识别和情感交互分析等领域的研究和应用。
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：适用于情感分析、自然语言处理、人机对话等领域的学术研究，如情感识别算法优化、对话情绪分析、用户意图理解等。
行业应用：可以为社交媒体、客户服务、智能客服等行业提供数据支持，用于改进用户体验、提升情感分析准确度、优化对话系统性能。
决策支持：支持企业在用户反馈分析、舆情监控、市场调研等方面的决策，帮助企业更好地理解用户需求和情感。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和对话交互的原理与方法。
此数据集特别适合用于探索用户在对话中的情感表达规律，分析不同情感对交互的影响，以及构建更智能、更人性化的对话系统。
