心理健康诊断PTSD患者文本对话数据集MentalHealthDiagnosisPTSDPatientTextDialogueDataset-abdelrahmanahmed3
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康, PTSD, 文本分析, 情感识别, 对话分析, 临床诊断, 机器学习, 情绪识别
数据概述：
该数据集包含来自DAIC-GEMMA项目的患者文本对话数据，记录了参与者与虚拟治疗师Ellie之间的互动文本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为特定临床研究或访谈期间的记录。
地理范围：数据来源未明确，但对话内容涉及参与者的个人经历与情感表达，具有普适性。
数据维度：数据集包括参与者ID（Und: 0-ID），PTSD严重程度评分（PTSD Severity），标签（label，可能表示对话主题或患者状态），文本对话内容（text），以及可能的响应（response）。
数据格式：CSV格式，包含两个部分（part_1.csv和part_2.csv），便于文本分析和情绪识别任务。
来源信息：数据来源于DAIC-GEMMA项目，该项目旨在研究心理健康领域的对话分析和情感识别。
该数据集适合用于心理健康研究、临床诊断辅助、以及自然语言处理相关研究。
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：适用于心理学、精神病学、自然语言处理等交叉学科的研究，如PTSD诊断辅助、情感分析、对话行为分析等。
行业应用：可以为心理健康服务提供数据支持，例如开发智能聊天机器人、情感分析工具等。
决策支持：支持临床医生进行PTSD诊断，辅助制定个性化治疗方案。
教育和培训：作为心理学、NLP相关课程的实训数据，帮助学生深入理解PTSD患者的表达方式和情感特征。
此数据集特别适合用于探索PTSD患者的语言特征和情感表达模式，帮助用户开发更有效的心理健康干预措施。
