情绪文本分类与心理健康分析数据集SentimentClassificationandMentalHealthAnalysisDataset-sreeramrohith
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 心理健康, 文本分类, 情感识别, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注, 情感计算
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体或其他公开渠道的文本数据，记录了用户的情绪表达，并标注了对应的情绪类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态情绪语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确标注，推测为全球范围内的用户情绪表达。
数据维度：包括“data”（用户表达的文本内容）和“class”（对应的情绪类别，如positive、negative等）两个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为mental_health_feelings.csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的情绪表达与心理健康相关的数据集合，已进行初步的标注和整理。
该数据集适合用于情绪识别、心理健康状态分析以及相关的文本分析和机器学习模型构建。
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：适用于情绪分析、心理学、社会学等领域的研究，如情绪识别模型构建、用户情绪变化趋势分析等。
行业应用：可以为心理咨询、社交媒体分析、市场调查等行业提供数据支持，特别是在用户情绪监测、产品反馈分析等方面。
决策支持：支持企业进行舆情监测、用户体验分析，以及制定相关营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感计算、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绪分析技术和应用。
此数据集特别适合用于探索用户情绪表达与心理健康状态之间的关系，帮助用户构建情绪识别模型、进行情感分析和预测，以及提升用户体验。
