情感分析多模态语料数据集SentimentAnalysisMultimodalCorpus-sahilchawla7
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, 多模态数据, 语料库, 机器学习, 情绪标注, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台或在线讨论区的文本数据，记录了用户发表的文字内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确限定，推测为全球范围内的用户生成内容。
数据维度：包括“text”（文本内容）和“label”（情感标签）两个字段。情感标签可能对应不同的情绪类别，如愤怒、悲伤、喜悦等。
数据格式：CSV格式，文件名为aug_data_new_goEmotions_ekmancsv，便于文本处理和情感分析模型的构建。
来源信息：数据集可能整合了GoEmotions和Ekman的情感分类体系，并进行了融合或增强处理，以实现更细粒度的情感识别。该数据集适合用于情感分析、情绪识别等相关研究。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如情感分类模型的构建、多模态情感分析方法的探索等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等提供数据支持，特别是在品牌声誉管理、市场调研等方面。
决策支持：支持企业进行市场趋势分析、产品改进和用户体验优化。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的基本原理和应用。
此数据集特别适合用于探索文本内容与情感标签之间的关系，帮助用户构建和评估情感分析模型，并应用于各种实际场景。
