情绪分类分析数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪识别,情感分析,BERT模型,分类任务,数据样本,焦虑,双相,抑郁,恐惧,感激,快乐,悲伤,压力
数据概述：
本数据集包含8种不同的情绪类别，分别为焦虑、双相、抑郁、恐惧、感激、快乐、悲伤和压力。每个类别包含10,000个数据样本，共计80,000个样本。数据集旨在用于情绪分类任务，通过基于BERT模型的分析，该数据集在分类任务中实现了88%的准确率。
数据用途概述：
该数据集适用于情绪识别、情感分析、心理健康研究等多个场景。研究人员可以利用此数据集进行情绪分类模型的训练和评估；医疗机构可以利用数据集进行心理健康状况的诊断和监测；教育机构可以将其用于情绪管理课程的开发和教学；技术公司可以利用数据集开发智能情绪识别系统。
举例：
通过分析该数据集，可以识别用户在社交媒体上的情绪状态，帮助提供个性化的情感支持和建议。此外，还可以用于研究不同情绪类别之间的相互关系，为心理健康干预措施提供科学依据。
