俄语推特情感分析数据集RussianTweetsSentimentAnalysisDataset-denislysov
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 俄语, 文本处理, 自然语言处理, 机器学习, 文本预处理, 词干提取, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自推特的俄语文本数据，用于情感分析研究。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。
地理范围：数据主要来源于俄罗斯及俄语使用者群体。
数据维度：数据集包括“text”（原始推文文本）和“lemm_text”（经过词形还原处理的文本）字段。训练集（tweets_lemm_train.csv）还包含“positive”（情感标签，未明确具体含义，可能为正负向指示）。
数据格式：CSV格式，包含tweets_lemm_test.csv（测试集）和tweets_lemm_train.csv（训练集）两个文件，便于文本处理和情感分析建模。数据已进行词形还原处理，为后续分析提供便利。
来源信息：数据来源于公开的推特数据抓取，并经过预处理，包括词形还原。
该数据集适合用于俄语文本的情感分析、自然语言处理相关研究，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：适用于俄语情感分析、文本挖掘、自然语言处理等相关领域的学术研究，例如情感分类、观点挖掘等。
行业应用：可以为社交媒体监测、舆情分析等行业提供数据支持，例如品牌声誉监测、市场调研等。
决策支持：支持企业和政府部门在社交媒体上的决策制定，例如市场营销策略优化、公共关系管理等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析方法。
此数据集特别适合用于构建和评估俄语情感分析模型，探索俄语文本中的情感表达规律，并应用于实际的文本分析任务。
