社交媒体用户情绪分析数据集SocialMediaUserEmotionAnalysisDataset-mikemollel
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 文本分类, 心理健康, 社交媒体, 自然语言处理, 抑郁, 药物滥用, 自杀倾向
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的用户文本数据，记录了用户的情绪表达，并标注了与心理健康相关的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为全球用户数据。
数据维度：包括用户ID、文本内容（text）以及情绪标签（label），同时包含与酒精（Alcohol）、抑郁（Depression）、药物滥用（Drugs）、自杀倾向（Suicide）相关的多标签分类。
数据格式：CSV格式，包含Train.csv，Test.csv和aug_train.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于社交媒体数据，并进行了标注。
该数据集适合用于情绪识别、心理健康状态预测等研究。
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、心理学、公共卫生等领域的学术研究，如情绪识别、心理健康状态预测、风险评估等。
行业应用：为社交媒体平台、心理健康服务机构提供数据支持，用于用户情绪监测、风险预警、个性化推荐等。
决策支持：支持公共卫生部门、心理健康机构制定干预策略，优化资源配置。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、心理学等课程的实践素材，帮助学生掌握情绪分析、多标签分类等技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情绪表达与心理健康状况之间的关系，帮助用户构建情绪识别模型，提升对用户心理健康的理解和支持。
