社交媒体内容情感分析与OCR文本数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体,情感分析,OCR,文本分类,图像处理,自然语言处理
数据概述：
本数据集包含了社交媒体上传图片的样本数据，主要用于训练情感分析与OCR文本分类模型。数据集分为三个类别：正面情感、负面情感和随机类别。每个类别包含相应的样本图片及其提取的文本内容。其中，正面和负面类别中的文本经过情感标注，而随机类别中的文本则未检测到明显情感或无文本。
数据用途概述：
该数据集适用于社交媒体内容管理、情感分析模型训练、OCR技术开发和自然语言处理研究等多个场景。具体而言，数据集可用于构建能够自动提取图像文本并判断情感的智能引擎，辅助社交媒体管理员筛选和分类上传内容；还可为研究者提供标注良好的样本数据，用于改进和评估情感分析算法。
举例：
通过使用本数据集，您可以训练一个情感分析与OCR结合的模型，该模型能够接收.jpg格式的图片文件作为输入，自动提取图像中的文本内容，并将其情感类别标记为正面、负面或随机。例如，假设输入图片中包含一段对LGBTQ+群体表示支持的文字，模型将识别出其中的正面情感并进行分类。
