新闻评论幽默感预测数据集NewsCommentHumorPredictionDataset-grantglass
数据来源：互联网公开数据
标签：新闻评论, 幽默感预测, 文本分析, 情感分析, 机器学习, 自然语言处理, 情感分类, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自新闻评论的数据，旨在用于预测评论的幽默程度。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为静态语料。
地理范围：数据来源未明确，可能涵盖全球范围的新闻评论。
数据维度：
1/test.csv: 包含id, original（原始评论文本）, edit（编辑后的文本）三个字段。
1/sample-submission.csv: 包含id, pred（预测结果）两个字段，用于提交预测结果。
1/train.csv: 包含id, original（原始评论文本）, edit（编辑后的文本）三个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv, sample-submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息： 数据集来源于grantglass-funnyornot项目。
该数据集适合用于文本情感分析、幽默感识别相关的研究，以及机器学习模型的训练与评估。
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、文本分类等领域的学术研究，特别是关于幽默感识别、情感倾向分析的研究。
行业应用：可为内容推荐系统、社交媒体分析平台提供数据支持，用于提升内容推荐的精准度和用户体验。
决策支持：支持企业在内容营销、舆情监控等方面的决策，帮助企业更好地理解用户的情感反馈。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握文本分析和情感识别的技术。
此数据集特别适合用于探索新闻评论文本中的幽默表达方式，构建预测模型，以评估评论的幽默程度，并优化内容推荐策略。
