社交媒体情感分析推特数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweetDataset-jianxinleung
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 社交媒体, 推特, 自然语言处理, 情绪识别, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter（推特）的推文数据，记录了推文文本、情感标注和对应的文本片段。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：数据来源未明确地域信息，推测为全球范围内的推文数据。
数据维度：包括textID（推文ID），text（推文文本），selected_text（与情感相关的文本片段）和sentiment（情感标签）四个字段。情感标签包括positive（积极）, negative（消极）和neutral（中性）。
数据格式：CSV格式，文件名为sub1.csv，便于文本处理和情感分析任务。
来源信息：数据来源于公开的推特数据，已进行情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、情绪识别等研究和机器学习应用。
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、文本挖掘等领域的研究，如情感分类模型构建、情感趋势分析等。
行业应用：可以为社交媒体监控、品牌声誉管理、舆情分析等行业提供数据支持，尤其是在市场调研、用户反馈分析方面。
决策支持：支持企业进行市场策略调整、产品改进和危机公关，帮助企业了解公众对产品的态度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的基本原理和实践方法。
此数据集特别适合用于探索用户在社交媒体上的情感表达规律，构建情感分析模型，并用于预测用户的情感倾向。
