社交媒体情感分析预处理数据集SocialMediaSentimentAnalysisPreprocessedData-khushinvyasbtech2022
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本预处理, 自然语言处理, 社交媒体, 文本分类, 情绪识别, 数据清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户发布的推文及其对应的情感标签，并提供了预处理后的文本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为用于情感分析的静态语料库。
地理范围：数据来源未明确限定，推测为全球范围内的社交媒体用户生成的内容。
数据维度：
target：情感标签（0代表负面情绪，1代表正面情绪，具体情感极性需参考原始数据集或上下文）；
text：原始推文文本；
text_clean：经过预处理的文本，包括去除标点符号、常用停用词、用户名等，并进行词干提取。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于社交媒体公开数据，经过数据清洗、文本预处理等操作。该数据集适合用于情感分析、情绪识别等研究。
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、情感分析领域的学术研究，例如情感分类算法的比较、不同预处理方法的效果评估等。
行业应用：可为市场调研、品牌声誉监测、舆情分析等行业提供数据支持，例如通过分析用户在社交媒体上的评论来了解产品或服务的受欢迎程度。
决策支持：支持企业进行市场营销策略的制定、产品改进方向的确定，以及危机公关的处理等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握文本预处理、情感分析模型构建等技能。
此数据集特别适合用于评估不同文本预处理方法对情感分类模型性能的影响，以及探索社交媒体用户的情感表达规律，帮助用户提升情感分析模型的准确性和泛化能力。
