社交媒体平衡推文情感分析数据集SocialMediaBalancedTweetSentimentAnalysis-varunsampathkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：推文分析, 情感分析, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 数据清洗, 机器学习, 情感极性
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了经过平衡处理的推文文本及其对应的情感类别，适用于情感分析、文本分类等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态的推文语料库。
地理范围：推文内容不限定地域，涵盖全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：包括以下字段：
clean_text：经过清洗的推文文本内容。
category：推文的情感类别，具体类别定义未明确，需根据实际数据进行推断。
length_tweet：推文的字符长度。
words_tweet：推文的单词数量。
gunning_fog：Gunning雾霾指数，衡量文本可读性。
adj_count：推文中的形容词数量。
adv_count：推文中的副词数量。
_count：该字段的含义未明确，需根据实际数据进行推断。
punctuation_count：推文中的标点符号数量。
emoticon_count：推文中的表情符号数量。
hashtag_count：推文中的话题标签数量。
mention_count：推文中的提及用户数量。
数据格式：CSV格式，文件名为FE_Balanced_Twitter_Data.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Twitter平台，并经过了清洗和平衡处理，以保证数据集的质量。
该数据集特别适用于情感分析、文本分类、自然语言处理等领域的研究。
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：适用于社交媒体情感分析、舆情分析、文本可读性研究等学术研究。
行业应用：为市场调研、品牌声誉管理、客户反馈分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持企业进行市场趋势分析、产品改进、营销策略优化等方面的决策。
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理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索推文文本特征与情感极性之间的关系，帮助用户构建情感分类模型，提升对社交媒体信息的理解和分析能力。
