情绪方向识别数据集AngerDirectionRecognitionDataset-dianaspahieva
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别，数据集，自然语言处理，情感分析，机器学习，人工智能，文本分析，社会研究
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的情绪表达数据，记录了用户在社交媒体等平台上发表的与愤怒情绪相关的内容及其方向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的用户，包括不同地区和国家。
数据维度：数据集包括用户发布的文本内容，情绪标签（如愤怒，不满等），情绪方向（如针对某人，某事等），发布时间，用户位置等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于情绪识别，情感分析和机器学习等领域的研究和应用，特别是在愤怒情绪的识别和方向判断方面的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：适用于情绪识别，情感分析以及社会心理学研究，如愤怒情绪的触发因素，传播路径等。
行业应用：可以为社交媒体，客户服务等行业提供数据支持，特别是在情绪管理和用户反馈分析等方面。
决策支持：支持企业或组织的情绪管理和危机处理，帮助制定更好的沟通策略和应对措施。
教育和培训：作为自然语言处理，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情绪识别与情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索愤怒情绪的方向性特征与传播规律，帮助用户实现情绪识别，方向判断等目标，为情绪管理和用户反馈分析提供数据支持。
