文本情感识别数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：文本情感,情感识别,自然语言处理,NLP,情感分类,机器学习,多分类问题,二分类问题

数据概述：本数据集用于文本情感识别任务，主要关注从文本数据中自动识别和分类情感。数据集包含两个主要情感类别：0表示“悲伤”（sad），1表示“快乐”（happy）。数据集经过预处理，包括处理缩写词（如使用slang.txt文件中的缩写词表进行标准化）。数据来源为互联网公开数据，适合用于自然语言处理相关的情感分析任务。

数据用途概述：该数据集适用于多种文本情感分析场景，包括但不限于： 1. 情感分类模型训练：研究人员和开发者可以利用此数据集训练和优化文本情感识别模型，支持多分类或二分类任务。 2. 情感分析应用：可用于社交媒体监控、客户反馈分析、舆情分析等场景，帮助自动识别文本中的情绪倾向。 3. 机器学习实验：数据集适合用于自然语言处理领域的学术研究和实验，验证不同模型在情感识别任务中的表现。 4. 模型评估：包含标注的情感类别，可用于评估模型的性能，例如通过混淆矩阵和分类报告等指标分析模型的准确性和召回率。

此外，数据集还支持进一步扩展，例如增加更多情感类别（如愤怒、惊讶、中性等），或结合其他特征（如上下文信息、语气分析）以提升情感识别的精度。