心理健康状态文本分析数据集MentalHealthStatusTextAnalysisDataset-duylngvn

数据来源：互联网公开数据

标签：心理健康, 文本分析, 情感分析, 焦虑, 自然语言处理, 状态分类, 机器学习, 文本预处理

数据概述：该数据集包含从社交媒体或论坛等渠道收集的文本数据，记录了用户表达的心理健康状态相关内容。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本语料库。地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但文本内容反映了普遍存在的心理健康问题。数据维度：包括“statement”（用户发布的文本内容）、“status”（用户心理健康状态，如焦虑、抑郁等）、“statement_len”（文本长度）、“mental”（是否与心理健康相关，1代表相关）、“number_use_count”（数字使用次数）、“number_use_percentage”（数字使用比例）、“symbol_use_count”（符号使用次数）、“symbol_use_percentage”（符号使用比例）、“capitalize_use_count”（大写字母使用次数）、“capitalize_use_percentage”（大写字母使用比例）、“clean_statement”（经过清洗的文本内容）、“tokens”（分词结果）、“ngram_tokens”（n-gram分词结果）。数据格式：CSV格式，文件名为processed_data.csv，便于数据分析和模型训练。该数据集适用于心理健康状态识别、情感分析、文本分类等任务。

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、社会学、计算机科学等领域的学术研究，例如心理健康状态的文本特征分析、情感趋势分析等。行业应用：可以为心理健康服务平台、社交媒体内容分析、舆情监测等行业提供数据支持，尤其在情绪识别、用户行为分析等方面。决策支持：支持医疗机构、教育机构等制定针对性的心理健康干预措施，提升服务质量。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、心理学等相关课程的实训素材，帮助学生理解和应用文本分析技术。此数据集特别适合用于探索文本内容与心理健康状态之间的关联，帮助用户实现情绪识别、风险预警等目标。