股票市场情绪分析推文数据集StockMarketSentimentAnalysisTweets-goddiao
数据来源：互联网公开数据
标签：股票市场, 情绪分析, 情感分析, 推文数据, 文本分类, 股票代码, 自然语言处理, 金融科技
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台Twitter的推文数据，记录了与股票市场相关的推文内容及其对应的情绪和情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据发布时间为2020年1月。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户。
数据维度：包括推文ID、发布日期、股票代码（Ticker）、情绪标签（emo_label）、情感标签（senti_label）、原始推文内容（original）和处理后的推文内容（processed）。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train_stockemocsv）、验证集（val_stockemocsv）和测试集（test_stockemocsv），便于模型训练和评估。
来源信息：数据来源于Twitter，并经过了处理和标注，用于情绪和情感分析。
该数据集适合用于股票市场情绪分析、情感分析、文本分类和自然语言处理等领域的研究和应用。
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：适用于金融科技、社会科学等领域的研究，如股票市场情绪对股价的影响分析、基于社交媒体的情绪预测等。
行业应用：可以为金融机构、投资公司和交易平台提供数据支持，用于市场情绪监测、风险管理和量化交易策略的制定。
决策支持：支持投资者、分析师和交易员的决策制定，辅助他们理解市场情绪，优化投资组合。
教育和培训：作为金融学、数据科学和自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解市场情绪分析。
此数据集特别适合用于探索社交媒体情绪与股票市场表现之间的关系，帮助用户实现情绪驱动的投资策略、预测市场趋势等目标。
