日常对话情感分析数据集DailyDialogueEmotionAnalysisDataset-yogeshwarsaini
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 自然语言处理, 对话数据, 文本分类, 情绪识别, 机器学习, 语料库, 文本情感
数据概述：
该数据集包含来自日常对话的数据，记录了不同对话场景下人们的情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，涵盖了日常生活中各种场景下的对话。
数据维度：数据集包含“Emotion”（情感标签）和“Text”（对话文本）两个字段。情感标签涵盖多种情绪类别，文本内容为实际的对话内容。
数据格式：CSV格式，包含daily_dialog_train_cleaned.csv, daily_dialog_val_cleaned.csv和daily_dialog_test_cleaned.csv三个文件，便于文本处理和情感分析模型的训练和评估。
来源信息：数据集来源于日常对话场景，经过清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别和自然语言处理等领域的研究。
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、情绪识别、对话理解等领域的研究，例如情感分类模型、情绪识别算法的开发与评估。
行业应用：为智能客服、社交媒体分析、情感分析工具等提供数据支持，帮助企业理解用户情绪，优化用户体验。
决策支持：支持舆情分析、市场调研等，帮助决策者了解公众情绪，制定更有效的策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同情感表达的规律，帮助用户构建情感分析模型，提升文本情感识别的准确性。
