社交平台讽刺性言论识别数据集SocialPlatformSarcasmDetectionDataset-muhammadnaeem065

数据来源：互联网公开数据

标签：讽刺检测, 文本分类, 自然语言处理, 情感分析, 社交媒体, 语料库, 机器学习, 评论分析

数据概述：该数据集包含来自社交平台Reddit的评论数据，记录了带有标签的评论文本，用于识别评论是否具有讽刺意味。主要特征如下：时间跨度：数据记录主要集中在2016年，涵盖全年。地理范围：数据来源于Reddit平台，涵盖全球用户产生的评论。数据维度：数据集包含多个字段，包括“label”（讽刺标签，0代表非讽刺，1代表讽刺）、“comment”（评论内容）、“author”（评论作者）、“subreddit”（评论所属的子版块）、“score”（评论得分）、“ups”（点赞数）、“downs”（踩数）、“date”（评论日期）、“created_utc”（评论创建的UTC时间）、“parent_comment”（父评论）。数据格式：CSV格式，文件名为train-balanced-sarcasm.csv，方便进行文本分析和机器学习建模。来源信息：数据来源于Reddit平台，已进行标注和清洗。该数据集适合用于讽刺性言论的识别和分析。

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、情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，如讽刺检测算法的开发和评估、用户情绪分析等。行业应用：可以为社交媒体平台、内容审核系统提供数据支持，尤其是在自动识别讽刺性言论、提升内容过滤准确性等方面。决策支持：支持舆情分析、市场调研等相关领域的决策制定，帮助企业了解用户反馈，优化产品策略。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解讽刺识别技术。此数据集特别适合用于探索讽刺性言论的语言特征，建立讽刺检测模型，并评估其在不同场景下的表现，从而提升用户体验和内容管理效率。