社交媒体财经新闻情感分析数据集SocialMediaFinancialNewsSentimentAnalysisDataset-nguynvnhin
数据来源：互联网公开数据
标签：财经新闻, 社交媒体, 情感分析, 文本分类, 股票市场, 自然语言处理, 舆情分析, 金融科技
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台（如Twitter）的财经新闻文本数据，记录了与股票市场相关的推文内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为近期或实时更新的财经新闻。
地理范围：数据来源于全球范围内的社交媒体用户，涵盖了多个股票市场和金融机构。
数据维度：包括以下字段：
tweet：原始推文内容；
cleaned_tweet：经过清洗的推文文本；
length_words：推文的单词数量；
sentiment：推文的情感极性（如积极、消极、中性）；
label：情感标签（如bullish看涨、bearish看跌）；
url：推文的来源链接。
数据格式：CSV格式，文件名为data_process_v3.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，并经过清洗和标注，用于情感分析。
该数据集适合用于金融领域的情感分析研究和模型训练。
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：适用于金融领域的情感分析、文本挖掘、自然语言处理等学术研究，如股票市场情绪预测、舆情分析等。
行业应用：为金融机构、投资公司、财经媒体等提供数据支持，用于市场情绪监测、投资决策辅助、风险管理等。
决策支持：支持金融领域的决策制定，帮助分析师和投资者更好地理解市场情绪，优化投资策略。
教育和培训：作为金融数据分析、自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场和情感分析。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的财经新闻与股票市场表现之间的关系，帮助用户实现市场情绪预测、风险预警等目标。
