社交媒体情绪分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweetDataset-naimurrahmannidrit
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 推文, 文本分析, 自然语言处理, 情绪识别, 数据标注, 文本分类
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的推文数据，记录了推文文本及其对应的情感标签，用于情感分析和文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，推测为全球社交媒体用户生成的内容。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“textID”（推文唯一标识）、“new_sentiment”（人工标注的情感标签）、“author”（推文作者）、“text”（推文文本）、“old_text”（原始推文文本，可能与“text”字段略有差异）、“aux_id”（辅助ID）、“sentiment”（原始情感标签，与“new_sentiment”可能存在差异）以及“selected_text”（人工选择的与情感相关的文本片段）。
数据格式：CSV格式，文件名为tweet_dataset.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，并经过了情感标注处理。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、文本分类等研究，以及相关算法模型的开发与评估。
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、文本挖掘等领域的研究，例如情感极性分析、情绪识别、观点挖掘等。
行业应用：可用于社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理、市场调研等应用，帮助企业了解用户情绪和市场趋势。
决策支持：为企业提供数据支持，辅助制定营销策略、产品改进方案等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、数据科学等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握情感分析的理论知识和实践技能。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情感表达规律，评估不同情感分析模型的性能，以及构建情感分析系统。
