社交媒体情感分析错误分析数据集SocialMediaSentimentAnalysisErrorAnalysis-debanga
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，文本处理，错误分析，社交媒体，自然语言处理，机器学习，文本分类，模型评估
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的推文数据，记录了情感分析模型的预测结果及其对应的真实情感标签，以及相关的文本内容。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但推测来自全球范围内的社交媒体用户。
数据维度：数据集包含以下字段：
textID：推文的唯一标识符。
text：推文的文本内容。
selected_text：推文中与情感标签相关的文本片段。
sentiment：人工标注的情感标签（如积极、消极、中性）。
prediction：情感分析模型对推文情感的预测结果。
数据格式：CSV格式，文件名为error-analysis-roberta-base-5modelcsv，方便数据分析和处理。数据已进行标注，包含文本内容，情感标签，以及模型预测结果。
该数据集适用于情感分析模型的错误分析、模型性能评估和改进，以及自然语言处理相关的研究。
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：适用于情感分析、自然语言处理、机器学习等领域的学术研究，如模型错误分析、错误类型识别、模型改进策略研究等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等行业提供数据支持，帮助企业提升用户体验和市场策略。
决策支持：支持企业和组织在社交媒体上的决策制定，例如危机公关、市场营销活动的优化等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感分析模型的运作，以及如何评估和改进模型。
此数据集特别适合用于分析情感分析模型预测错误的具体原因，以及探索提高模型准确性的方法，从而优化情感分析系统的性能。
