心理健康诊断文本数据集MentalHealthDiagnosisTextDataset-abdelrahmanahmed3
数据来源：互联网公开数据
标签：心理健康, 创伤后应激障碍, PTSD, 情感识别, 文本分析, 机器学习, 语音识别, 多模态数据
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的文本数据，主要用于心理健康诊断，特别是创伤后应激障碍（PTSD）的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源多样，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多种数据类型和维度，核心数据包括：
ID：个体唯一标识符。
标签（label）：表示心理健康状态的分类标签，可能包含二元分类（如：是否患有PTSD）或多类别标签（如：不同程度的PTSD严重程度）。
PTSD Severity：PTSD严重程度评估。
文本（text）：包含各种形式的文本数据，如访谈转录、对话内容、患者自述等。
file_path：文件路径，指向原始音频或视频文件。
QA：问答数据。
text_mfcc：文本梅尔频率倒谱系数特征。
timestamps：时间戳信息。
qa_audio：问答音频。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，方便数据处理和分析。数据集包含多种CSV文件，每个文件可能包含不同的字段和数据。
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、自然语言处理和人工智能交叉领域的学术研究，如PTSD诊断模型的构建、情感分析、语音识别与文本分析的跨模态研究等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其适用于心理健康评估工具、智能心理咨询系统、情感分析软件的开发和优化。
决策支持：支持心理健康领域的临床决策、风险评估和治疗方案的个性化制定。
教育和培训：作为心理学、人工智能、数据科学等相关专业的实训与教学素材，帮助学生理解和应用机器学习模型进行心理健康数据分析。
此数据集特别适合用于探索心理健康状态与文本、语音等多模态数据之间的关联，有助于开发更准确、更智能的心理健康评估和干预方法，提升对心理疾病的早期识别和干预能力。
