推特自杀倾向检测数据集SuicidalTweetDetectionDataset-sunitabakshi
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，推特，自杀倾向，情感分析，文本挖掘，自然语言处理，机器学习，安全
数据概述： 该数据集包含来自推特（Twitter）的推文数据，旨在用于自杀倾向的检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定时期内。
地理范围：数据覆盖全球范围内的推特用户，但具体地域分布可能不均匀。
数据维度：数据集包括推文文本，发布时间，用户ID等信息，以及推文是否包含自杀倾向的标签（如“是”或“否”）。
数据格式：数据提供为CSV或其他文本格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的推特数据抓取，并已进行标注和清洗，可能包含去重和匿名化处理。
该数据集适合用于自然语言处理，情感分析，文本分类和机器学习等领域，特别是在社交媒体内容安全，心理健康研究等方面具有重要价值。
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：适用于社交媒体文本的情感分析，自杀风险评估等研究，如识别高风险用户，分析自杀相关话题的传播规律。
行业应用：可以为社交媒体平台提供数据支持，用于改进内容审核系统，预防自杀事件发生。
决策支持：支持心理健康领域的决策制定，帮助相关机构更好地了解和干预自杀风险。
教育和培训：作为自然语言处理，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本分类技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上自杀倾向的识别与预防，帮助用户实现对高风险内容的自动检测，从而改善在线社区的安全性和用户体验。
