情感分析标注数据及特征数据集SentimentAnalysisLabeledDataandFeaturesDataset-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 情绪识别, 特征工程, 机器学习, 标注数据, 自然语言处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含经过标注的文本数据，并附带了计算得到的特征值，用于情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2023年5月。
地理范围：未明确具体地理范围，数据可能来源于全球范围内的文本信息。
数据维度：数据集包含多个特征，如ge_00至ge_77，以及文本的名称（name），时间戳（time），状态（Status）和系数（Coef）。其中，ge_00至ge_77可能代表文本的某些数值特征，而Status字段很可能代表文本的情感类别，Coef字段可能与情感强度或置信度有关。
数据格式：CSV格式，文件名为Labeled_DATA.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源未知，但数据已进行标注和特征提取，适合用于情感分析模型的训练与评估。
该数据集适合用于情感分析，文本分类，以及特征工程的研究和应用。
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，情绪识别等领域的研究，例如探索不同特征与情感类别之间的关系，以及开发新的情感分析模型。
行业应用：可以为市场调研、舆情分析、产品反馈分析等行业提供数据支持，尤其是在理解用户情绪、评估市场趋势等方面。
决策支持：支持企业在产品开发、市场营销和客户服务等方面的决策，帮助企业更好地了解用户需求。
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理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建情感分析模型，探索情感特征的有效性，以及评估不同模型的性能，从而优化决策、提升用户体验。
