心理健康对话情感分析数据集MentalHealthDialogueSentimentAnalysis-abdelrahmanahmed3

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析, 心理健康, 对话数据, 文本分类, 机器学习, QWEN2模型, 数据标注, 临床心理学

数据概述：该数据集包含来自心理健康对话的数据，记录了患者与治疗师之间的交流内容，并标注了情感标签。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集。地理范围：数据来源未明确标注，但对话内容涵盖心理健康相关主题，具有普适性。数据维度：数据集包含以下字段：ID（对话唯一标识）、label（情感标签，如积极、消极、中性等）、file_path（音频文件路径，用于关联音频数据）、text（对话文本）、response（模型响应）。数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，文件名以“QWEN2”开头，表明可能使用了QWEN2模型生成或处理数据。来源信息：数据来源于公开的心理健康对话记录，并可能经过了人工标注或模型处理，用于情感分析研究。该数据集适合用于情感分析、文本分类和心理健康相关的研究。

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：适用于心理健康领域的情感分析研究，例如，评估患者情绪变化、识别高危情况等。行业应用：可用于开发心理健康相关的智能助手、聊天机器人，或用于改善心理治疗的辅助工具。决策支持：支持临床心理学研究和实践，帮助提升对患者情绪状态的理解和干预效果。教育和培训：作为人工智能、自然语言处理和心理学课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和心理健康领域。此数据集特别适合用于探索对话文本中的情感表达规律，并构建情感识别模型，以辅助心理健康领域的应用。