情感分析GoEmotions数据集SentimentAnalysisGoEmotionsDataset-enesztrk
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本情感, 情绪识别, 社交媒体, 多标签分类, 自然语言处理, 情感标注, 情绪数据集
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的数据，记录了用户文本内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态情感语料库。
地理范围：数据来源未明确，但可推断为全球社交媒体用户产生的文本。
数据维度：数据集包含多个字段，包括文本内容（text）、作者信息（author）、所属社区（subreddit）、情感标签等。核心数据项包括：文本内容（text），以及30个不同的情感类别（如admiration, amusement, anger, joy等）的二元标注，用于多标签情感识别。
数据格式：CSV格式，文件名为goemotions_3.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于GoEmotions数据集，已进行情感标注。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、多标签文本分类等研究和应用。
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、机器学习等领域的学术研究，例如情感分类模型的构建与优化、情绪识别在社交媒体分析中的应用。
行业应用：可用于社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等，帮助企业了解用户情绪，改善产品或服务。
决策支持：支持市场营销、产品开发、公共关系等领域的决策，例如根据用户情感调整营销策略、改进产品设计。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，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探索用户文本内容与情感标签之间的关系，构建情感分类模型，实现对社交媒体文本的情感分析和理解。
