笑话文本情感分析与效果评估数据集JokeTextSentimentAnalysisandPerformanceEvaluation-stefansmeu
数据来源：互联网公开数据
标签：文本情感分析, 自然语言处理, 笑话, 幽默, 情感计算, 机器学习, 效果评估, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Reddit平台的笑话文本及其相关数据，旨在用于笑话文本的情感分析、效果评估与机器学习模型的训练。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间跨度，推测为Reddit平台上的历史数据集合。
地理范围：数据来源于Reddit平台，其用户遍布全球，故数据具有一定的国际化特征。
数据维度：数据集包括笑话文本（joke）、笑话主体（body）、笑话包袱（punchline）、评分（score）、发布日期（date）等结构化数据，以及不同模型在笑话文本上的回归分析结果，如相关系数（corr）、皮尔逊系数（pearson）、均方根误差（rmse）、斯皮尔曼等级相关系数（spearmanr）等。此外，还包括用于可视化分析的百分位数值。
数据格式：数据集包含多种格式，包括JSON、CSV、TSV等，其中CSV文件用于存储模型评估结果和百分位数值，JSON文件用于存储笑话文本及相关信息，方便进行多角度数据分析。此外，还包含Python脚本（.py）、shell脚本（.sh）、Markdown文档（.md）和PNG格式的图表。
来源信息：数据来源于Reddit平台上的笑话分享，经过预处理和分析，并提供了不同机器学习模型的评估结果。该数据集适合用于情感分析、文本分类、效果评估等研究。
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、情感分析、机器学习等领域的学术研究，例如笑话文本的情感分析、幽默感识别、不同模型效果对比分析等。
行业应用：可以为内容推荐系统、社交媒体分析等行业提供数据支持，例如基于用户反馈的笑话推荐、舆情分析等。
决策支持：支持对笑话文本的创作和传播进行数据驱动的分析，帮助创作者优化内容，提升用户体验。
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深入理解文本情感分析和模型评估。
此数据集特别适合用于探索笑话文本的情感特征与用户反馈之间的关系，评估不同机器学习模型在笑话文本分析上的表现，帮助用户提升对幽默内容的理解和应用能力。
