中文社交媒体情感与主题分类数据集ChineseSocialMediaSentimentandTopicClassificationDataset-nkuyueryuer
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 主题识别, 社交媒体, 多标签分类, 歧视言论, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自中文社交媒体平台的用户生成文本数据，记录了文本的情感倾向和主题类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据主要来源于中国社交媒体平台，反映中国网民的观点与讨论。
数据维度：数据集包括“split”（数据集划分，如训练集、测试集等）、“topic”（主题分类）、“label”（情感标签）、“fine-grained-label”（细粒度情感标签）和“TEXT”（文本内容）等字段。
数据格式：CSV格式，包含testcsv, devcsv, traincsv三个文件，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络资源，经过了标注和结构化处理，可用于情感分析和主题分类任务。
该数据集适合用于情感分析、主题分类、歧视言论检测等研究，以及相关的机器学习模型训练。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性分析、主题建模、歧视言论识别等。
行业应用：为社交媒体内容分析、舆情监控、市场调研等行业提供数据支持，例如品牌声誉监测、用户行为分析等。
决策支持：支持企业和机构进行舆情分析，辅助决策制定，例如产品改进、市场营销策略优化等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践文本分类、情感分析等技术。
此数据集特别适合用于探索中文社交媒体上情感表达与主题分布的规律，帮助用户开发和评估文本分类模型，提升对中文文本的理解和分析能力。
