社交媒体评论讽刺识别数据集SocialMediaCommentIronyDetection-akshit3050
数据来源：互联网公开数据
标签：讽刺识别, 社交媒体, 文本情感分析, 自然语言处理, 评论分析, 机器学习, 情感分类, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的评论文本数据，用于识别评论中是否包含讽刺意味。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源未明确，但评论内容涉及政治、社会热点等话题，可能覆盖全球范围。
数据维度：数据集包含两个主要字段：“comment_text”（评论文本内容）和“label”（标签，0代表非讽刺，1代表讽刺）。
数据格式：CSV格式，文件名为irony-labeledcsv，便于文本分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于acl-2014数据集，已进行标注处理。
该数据集适合用于讽刺检测、情感分析、文本分类等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘和情感分析领域的学术研究，如讽刺识别算法的开发与评估、情感分析模型的改进。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理提供数据支持，帮助企业识别负面评论和讽刺言论。
决策支持：支持社交媒体平台的内容审核、用户行为分析，提升内容推荐的准确性和用户体验。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解讽刺检测的原理与方法。
此数据集特别适合用于构建讽刺识别模型，分析社交媒体上的评论情感，并探索讽刺表达的规律。
