CH-Mits|社交媒体分析数据集|多模态数据数据集

CH-Mits是一个多模态数据集，用于中文社交媒体。数据集分为正负样本，每个样本包含一个.png图像和一个.txt文件，.txt文件包含笔记标题、笔记描述和上传时间。数据集遵循严格的隐私规则，不涉及任何用户隐私信息。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

CH-Mits

数据集结构

• 正样本数据集：

  • p0-330.zip：包含样本0至330，共331个正样本。
  • p331-666.zip：包含样本331至666。
  • p667-1022.zip：包含样本667至1022。
  • 总计：1023个正样本。

• 负样本数据集：

  • n0-333.zip：包含样本0至333，共334个负样本。
  • n334-666.zip：包含样本334至666。
  • n667-999.zip：包含样本667至999。
  • 总计：1000个负样本。

样本内容

• 每个样本：包含一个.png图像和一个.txt文件。
• .txt文件内容：
  • 笔记标题：文本内容的标题。
  • 笔记描述：主要文本内容。
  • 上传时间：笔记上传的时间。

隐私保护

• 数据集遵循严格的隐私规则，不包含任何用户隐私信息，如用户ID或昵称。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CH-Mits数据集的构建基于对中国社交媒体平台（如小红书）的用户生成内容进行系统性采集。该数据集分为正负两类样本，分别包含1023个正样本和1000个负样本。每个样本由一张.png格式的图片和一个包含笔记标题、笔记描述及上传时间的.txt文件组成。数据集的构建严格遵循隐私保护规则，确保不涉及用户隐私信息，如用户ID或昵称。

特点

CH-Mits数据集的显著特点在于其跨模态的特性，结合了图像和文本数据，为情感分析提供了丰富的信息源。此外，数据集的样本来源于中国社交媒体，具有鲜明的地域和文化特色，适用于针对中国用户群体的情感分析研究。数据集的隐私保护措施也体现了其高度的伦理合规性。

使用方法

使用CH-Mits数据集时，研究者可以利用其提供的图像和文本数据进行多模态情感分析。通过解析.txt文件中的笔记标题、描述和上传时间，可以提取出丰富的文本特征。同时，结合.png格式的图片，可以进一步分析用户的视觉表达。数据集的下载和使用需遵循相关引用规范，确保学术研究的透明性和可追溯性。

背景与挑战

背景概述

CH-Mits数据集是由Ma, Juhao、Xu, Shuai、Liu, Yilin和Fu, Xiaoming等研究人员于2024年创建，旨在为中文社交媒体用户情感分析提供一个跨模态的数据资源。该数据集主要收集自中国社交平台‘小红书’，包含1023个正样本和1000个负样本，每个样本由一张.png图像和一个包含笔记标题、笔记描述及上传时间的.txt文件组成。CH-Mits的构建严格遵循隐私规则，不涉及用户隐私信息，如用户ID或昵称。该数据集的发布为情感分析领域提供了新的研究素材，尤其在中文社交媒体情感分析方面具有重要影响力。

当前挑战

CH-Mits数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集的规模和多样性要求在收集和处理过程中保持高度的准确性和一致性。其次，跨模态数据的整合，特别是图像与文本的关联分析，增加了数据处理的复杂性。此外，确保数据隐私和遵守相关法规，如不收集用户隐私信息，也是一项重要挑战。这些挑战不仅影响了数据集的构建效率，也对其在实际应用中的效能提出了考验。

常用场景

经典使用场景

在情感分析领域，CH-Mits数据集因其丰富的跨模态信息而备受瞩目。该数据集通过整合来自中国社交媒体平台小红书的用户生成内容，包括图像和文本，为研究者提供了一个独特的视角来探索用户情感表达。通过分析笔记标题、描述和上传时间，研究者可以深入挖掘用户在特定情境下的情感倾向，从而为情感分析模型提供有力的训练数据。

衍生相关工作

CH-Mits数据集的发布激发了大量相关研究工作，特别是在跨模态情感分析和社交媒体数据挖掘领域。例如，有研究者利用该数据集开发了新的多模态情感分类模型，显著提升了情感识别的准确率。此外，该数据集还被用于探索用户行为模式，为个性化推荐系统提供了新的数据源。这些衍生工作不仅丰富了情感分析的理论框架，也为实际应用提供了技术支持。

数据集最近研究

最新研究方向

在社交媒体情感分析领域，CH-Mits数据集的引入为研究者提供了丰富的跨模态数据资源。该数据集聚焦于中国社交平台小红书的用户生成内容，结合图像与文本信息，旨在深入探索用户情感表达的多模态特征。近期研究主要集中在利用CH-Mits数据集进行跨模态情感分析模型的开发与优化，以提升对复杂情感状态的识别精度。此外，该数据集的隐私保护设计也为相关研究提供了安全可靠的数据基础，推动了情感分析技术在实际应用中的进一步发展。