社交媒体图像文本信息标注数据集SocialMediaImageTextInformationAnnotationDataset-mab312
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 文本分析, 社交媒体, 数据标注, 情感分析, 灾害评估, 多模态数据, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了图像和相关文本信息，并附带了人工标注结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间段内的数据快照。
地理范围：数据来源未明确限定，可能涵盖全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包含多个字段，包括推文ID（tweet_id）、图像ID（image_id）、文本信息（text_info）、文本信息置信度（text_info_conf）、图像信息（image_info）、图像信息置信度（image_info_conf）、文本人工标注（text_human）、文本人工标注置信度（text_human_conf）、图像人工标注（image_human）、图像人工标注置信度（image_human_conf）、图像损坏情况（image_damage）、图像损坏置信度（image_damage_conf）、推文文本（tweet_text）、图像URL（image_url）、图像路径（image_path）、预处理推文文本（preprocess_tweet_text）和人工标注类别（human_class）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含训练集（train-task4-annotatedcsv）和测试集（test-new-task4-annotatedcsv）两个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，经过人工标注，标注内容涵盖文本信息、图像信息、文本人工标注、图像人工标注和图像损坏情况等。
该数据集适合用于多模态数据分析、图像识别、文本情感分析等领域的研究和应用。
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：适用于多模态数据分析、图像识别、自然语言处理、情感分析等相关领域的学术研究，如灾害评估、社会事件分析等。
行业应用：为社交媒体分析、舆情监控、内容审核等行业提供数据支持，尤其在自动化内容分类、风险评估等方面有实际应用价值。
决策支持：支持政府机构、企业等进行舆情监测、危机管理和市场分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为人工智能、机器学习、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解多模态数据处理和分析。
此数据集特别适合用于探索图像和文本之间的关联关系，研究社交媒体上信息的传播规律，并构建更准确的图像识别和文本分析模型，帮助用户实现内容理解和风险预警等目标。
