社交媒体负面情绪文本分析数据集SocialMediaNegativeSentimentTextAnalysis-vitalychait
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 负面情绪, 社交媒体, 自然语言处理, 文本挖掘, 数据标注, 情感识别
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的文本数据，记录了带有负面情绪的句子及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但内容涉及广泛的社交媒体讨论，可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“Text”（原始文本）、“Negative”（负面情绪标签，可能为二元分类，1代表负面，0代表非负面或中性）、“sentences”（提取的句子）、“Number of words”（句子中的词语数量）、“Weight per word”（词语权重，可能用于模型训练）和“AverageLength”（句子平均长度）。
数据格式：CSV格式，文件名为balancedcsv，便于文本分析和特征工程。
数据来源：数据来源于公开的社交媒体内容，已进行初步的文本清洗和特征提取，如句子分割、词语统计等。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等研究和应用，尤其适用于探索社交媒体中的负面情绪表达模式。
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：适用于情感分析、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，如负面情绪识别、情感极性分析、情绪传播研究等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其适用于识别负面评论、预测用户情绪变化等。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品反馈分析，以及优化营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉文本数据处理和情感分析模型构建。
此数据集特别适合用于研究负面情绪的表达方式、识别关键情感词汇，以及构建情感分类模型，从而帮助用户理解和应对社交媒体上的负面情绪。
