社交媒体俄语推文情感分析数据集SocialMediaRussianTweetSentimentAnalysis-nimbus32
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 俄语, 文本数据, 推文, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文的文本数据，记录了俄语推文的内容及其相关元数据，主要用于情感分析和文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据主要来源于俄语社交媒体环境。
数据维度：数据集包含推文文本内容（text），以及其他元数据，如点赞数（fav_count）、转发数（retweet_count）、关注者数量（followers）、关注对象数量（followings）、推文总数（tweet_count）、是否认证（verified）和推文中是否包含话题标签（no_hashtags）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test_unann_laser_rus.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于推特等社交媒体平台，经过一定的数据清洗和预处理。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、用户行为分析等研究。
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：适用于自然语言处理、情感计算、社会计算等领域的研究，例如俄语推文情感倾向分析、舆情监测等。
行业应用：可以为社交媒体分析、市场调研、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其在监测用户对产品或服务的态度方面。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品改进和危机公关等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本数据分析。
此数据集特别适合用于探索俄语社交媒体用户的观点和情感，帮助用户实现对特定话题的舆情分析和情感趋势预测。
