社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-flaviagg

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 推文, 情感分类, 数据标注, 机器学习, 自然语言处理

数据概述：该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户发布的文本内容及其对应的情感极性。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2018年8月。地理范围：数据未明确标注地理位置，推测为全球范围内的推文，可能主要来自葡萄牙语使用地区。数据维度：数据集包括“id”（推文唯一标识符）、“tweet_text”（推文文本内容）、“tweet_date”（推文发布日期）、“sentiment”（情感标签，如“Positivo”代表积极情感）、“query_used”（用于检索推文的关键词或查询词）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为NoThemeTweets.csv，方便进行文本分析和情感建模。数据来源：数据来源于Twitter公开API或其他数据抓取方式，已进行初步的清洗和标注。该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理等相关领域的研究。

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：适用于情感分析、情绪识别、意见挖掘等学术研究，例如社交媒体舆情分析、情感趋势预测等。行业应用：可以为市场研究、品牌声誉管理、客户服务等行业提供数据支持，例如分析用户对产品或服务的评价，监测市场趋势。决策支持：支持企业在产品开发、市场营销等方面的决策制定，以及改进客户服务策略。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和方法。此数据集特别适合用于探索社交媒体用户情感表达的规律与趋势，帮助用户构建情感分析模型、提升文本情感识别的准确性。