情感分析多类别分类数据集AffectNet6-ClassCSVDataset-masumbillal

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析，多类别分类，数据集，机器学习，心理学，人工智能，计算机视觉，情感识别

数据概述：该数据集包含来自AffectNet项目的情感分析数据，记录了人类面部表情的多种情感类别。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2016年至2018年。地理范围：数据涵盖了全球范围内的面部表情样本，主要来源于网络图片和视频。数据维度：数据集包括面部表情图像的情感标签，涵盖六个基本情感类别：高兴、悲伤、愤怒、惊讶、恐惧和厌恶。还包括图像的像素数据、年龄、性别等辅助信息。数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。来源信息：数据来源于AffectNet项目的公开资料，并已进行标准化和清洗。该数据集适合用于情感分析、多类别分类和机器学习等领域的研究和应用，特别是在面部表情识别、情感识别等技术任务中具有重要价值。

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：适用于情感心理学、计算机视觉以及情感识别等学术研究，如面部表情的自动识别、情感分类算法的研究等。行业应用：可以为社交媒体、心理咨询、人机交互等行业提供数据支持，特别是在情感识别、用户情感分析等方面。决策支持：支持情感分析系统的开发和优化，帮助相关领域制定更好的情感识别与应用策略。教育和培训：作为心理学、计算机科学及人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析、面部表情识别及相关分析方法。

此数据集特别适合用于探索人类情感与面部表情的关联规律，帮助用户实现情感识别、情感分类等目标，为情感分析研究和应用提供数据支持。