社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-mahmoudsalama7
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, 推文数据, 机器学习, 自然语言处理, 舆情分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了经过清洗和标注的推文文本及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但推文内容可能涉及全球范围内的事件和观点。
数据维度：包括“category”（情感分类标签，-1.0代表负面，0.0代表中性，1.0代表正面）和“cleaned_data”（经过清洗的推文文本）两个字段，适用于情感分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为twitter_cleaned_data.csv，便于文本处理和建模分析。
数据来源：数据来源于Twitter平台，已进行清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和舆情分析等领域的研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情感词典构建、观点挖掘等。
行业应用：为市场调研、品牌声誉管理、舆情监控等行业提供数据支持，尤其是在分析消费者情绪、评估市场反馈等方面。
决策支持：支持企业和政府部门进行舆情监测和决策制定，例如，分析公众对政策的反应、评估市场活动的效果等。
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，用于学生训练模型、学习情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的情感表达规律，帮助用户构建情感分析模型，提升舆情分析的准确性和效率。
