泰米尔语Troll表情包图像分类数据集_Tamil_Troll_Memes_Image_Classification_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 泰米尔语, 表情包, 文本标注, 计算机视觉, 机器学习, 恶意内容检测, 图像识别
数据概述：
该数据集包含来自互联网的泰米尔语Troll表情包图像数据，用于图像分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态图像数据集使用。
地理范围：数据主要来源于泰米尔语文化圈，可能涵盖印度及其他地区。
数据维度：数据集包含图像文件（.jpg和.png格式）以及相关的标注信息。结构化数据主要包括：
gold_labels_for_test.csv：测试集图像的标签，包含图像文件名（ref_caption）和标签（label），标签分为“troll”和“not_troll”两类。
test_captions.csv和train_captions.csv：测试集和训练集的图像描述（captions），与图像文件名（imagename）对应。
Rank List Meme Classification.xlsx：包含额外信息，用于辅助分类任务。
数据格式：图像文件为.jpg和.png格式，标注信息为CSV和XLSX格式，便于图像与文本的关联分析。
来源信息：数据来源于公开的网络资源，已进行标注和整理。
该数据集适合用于图像分类、计算机视觉和自然语言处理等领域的研究。
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：适用于图像分类、表情包识别、恶意内容检测、跨模态学习等方向的学术研究。
行业应用：可应用于社交媒体内容审核、广告过滤、舆情分析等领域，帮助识别和过滤不良内容。
决策支持：支持社交媒体平台和内容提供商的自动化内容管理，提升用户体验。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解图像分类、文本标注等技术。
此数据集特别适合用于探索Troll表情包的视觉特征和语义信息，帮助用户构建图像分类模型、提升恶意内容识别的准确性。
