僧伽罗语文本情感分类数据集SinhalaTextSentimentClassificationDataset-vajithchamuditha99
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 僧伽罗语, 语言模型, 恶意内容检测, 情感标注, 多分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自互联网的僧伽罗语文本数据，记录了不同文本片段的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据主要来源于僧伽罗语使用区域，可能包括斯里兰卡等国家或地区。
数据维度：数据集包含“text”（文本内容）和“label”（情感标签）两个字段。情感标签包括“Offensive”（冒犯性）、“Neutral”（中性）、“Racist”（种族主义）、“Sexism”（性别歧视）等多种类别，适用于多分类任务。
数据格式：CSV格式，包含testing.csv、testing-1700.csv、testing-rrr.csv三个文件，便于文本处理和情感分析模型训练。
该数据集适合用于僧伽罗语文本的情感分析、恶意内容检测、以及多语言NLP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、自然语言处理、社会计算等领域的研究，如情感分类模型构建、情感极性分析、恶意内容检测等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、内容审核等行业提供数据支持，尤其在识别和过滤有害言论、提升用户体验方面具有实用价值。
决策支持：支持政府机构、企业进行社会舆情监测，帮助决策者了解公众情绪、优化公共政策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉情感分析流程，提升模型构建能力。
此数据集特别适合用于探索僧伽罗语语境下的情感表达规律，帮助用户构建情感分类模型、识别恶意内容，从而支持更智能、更安全的语言处理应用。
