情绪识别社交媒体文本情感分析数据集SentimentAnalysisDatasetforSocialMediaTexts-rookiejing
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 情绪识别, 文本分类, 社交媒体, 情绪标注, 自然语言处理, 印度尼西亚语, 多分类
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户发布的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信息，可视为静态文本情感语料库。
地理范围：数据主要来源于印尼社交媒体，文本内容可能包含印尼当地语言和文化背景。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：id（文本唯一标识符），text（用户发布的文本内容），以及Anger（愤怒）、Disgust（厌恶）、Fear（恐惧）、Joy（喜悦）、Sadness（悲伤）、Surprise（惊讶）六种情感维度，每种情感用0或1表示，构成多分类问题。
数据格式：CSV格式，文件名为sun().csv，便于文本处理和情感分析模型的构建。
来源信息：数据来源于rookiejing-sun-lang项目，提供了经过标注的社交媒体文本，适用于情感分析、情绪识别等研究。
该数据集适合用于情绪识别、情感分析、文本分类等研究和实践。
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、社交媒体分析等领域的学术研究，如多情绪分类、情感极性分析、情绪传播研究等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等行业应用提供数据支持，例如，企业可以通过分析用户评论来了解产品口碑，政府可以监测公众情绪以应对突发事件。
决策支持：支持市场营销、品牌管理、公共关系等领域的决策制定，帮助企业更好地理解用户需求和市场趋势。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析模型，理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本的情感表达规律，构建情感分类模型，以及研究不同情感在社交媒体中的传播和影响。
