情感分析库比较数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,Python,政治演讲,推文,情感模型, sentiment analysis, NLP
数据概述：
本数据集包含两个CSV文件，sentiment_speeches_Kaggle.csv和sentiment_tweets_Kaggle.csv，用于比较三种情感分析模型（Pattern、Vader和斯坦福CoreNLP情感模型）在处理两种不同类型文本（推文和政治演讲）时的表现。
- sentiment_speeches_Kaggle.csv：包含自1917年以来美国历届总统就职演讲和国情咨文演讲的情感评分，评分基于句子级别，使用了Pattern、Vader和斯坦福CoreNLP模型。
- sentiment_tweets_Kaggle.csv：包含美国政治人物的推文情感评分，样本数量约为11500条，涉及的政客包括唐纳德·特朗普（共和党）、兰德·保罗（共和党）、泰德·克鲁兹（共和党）、亚历山德拉·奥卡西奥-科特斯（民主党）、南希·佩洛西（民主党）和伯尼·桑德斯（民主党）。情感评分基于推文级别，使用了相同的三种模型。
数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 情感分析模型性能比较：研究者可以利用此数据集比较不同情感分析模型在不同文本类型上的表现，分析模型的准确性和一致性。
2. 政治文本情感趋势分析：研究人员可以分析政治演讲和推文中情感的演变趋势，研究政治人物的言论倾向及其变化。
3. NLP模型优化：开发者可以利用此数据集训练或优化情感分析模型，提升模型在真实场景中的表现。
4. 教育与研究：数据集可用于教学和研究，帮助学生和学者理解情感分析技术在不同文本类型中的应用和挑战。
