社交媒体表情包情感分析数据集_Social_Media_Meme_Emotion_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：表情包, 情感分析, 图像识别, 文本分析, 多模态, 机器学习, 情感分类, 视觉内容
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的表情包数据，旨在用于情感分析和多模态内容理解研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态表情包语料库。
地理范围：数据来源于全球社交媒体平台，未限定特定国家或地区。
数据维度：数据集主要包括图像文件（.jpg）和对应的文本信息，以及用于分类的标签。具体数据项包括：Id（表情包唯一标识）、Image url（表情包的URL地址）、ocr_text（从表情包图像中提取的文本内容）、humour（幽默感）、sarcastic（讽刺）、offensive（冒犯性）、motivational（励志）、overall_sentiment（整体情感倾向，如正面、负面、中性）和classification_based_on（分类依据，如image_and_text）。
数据格式：数据集提供CSV格式的标签文件（memotion_train.csv、memotion_val.csv、memotion_test.csv），用于标注和分类，同时包含对应的.jpg图像文件。
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、图像理解、多模态学习等领域的学术研究，例如表情包情感识别、图像与文本融合分析、跨模态检索等。
行业应用：可为社交媒体平台、内容推荐系统、广告营销等行业提供数据支持，用于提升用户体验、优化内容推荐策略、进行情感分析等。
决策支持：支持舆情监测、品牌声誉分析等，帮助企业了解用户情感，制定更有效的市场策略。
教育和培训：作为计算机视觉、自然语言处理、人工智能等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉多模态数据处理和分析。
此数据集特别适合用于探索表情包图像与文本内容之间的情感关联，并构建基于多模态数据的分类和预测模型，从而实现对社交媒体内容的深入理解和分析。
