社交媒体谣言识别评论文本数据集SocialMediaRumorDetectionCommentTextDataset-latapangtey
数据来源：互联网公开数据
标签：谣言检测, 社交媒体, 文本分析, 情感分析, 观点挖掘, 自然语言处理, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台上的文本数据，记录了关于新闻事件的原始文本、用户评论回复、以及相关的情感和标签信息，主要用于谣言识别和情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源覆盖范围未知，但内容涉及全球新闻事件。
数据维度：
id：唯一标识符。
source_text：原始新闻文本。
reply_text：用户评论回复文本。
label：评论标签，例如“comment”（评论）。
label_number：标签对应的数值编码。
source_top_emotions：原始文本的情感标签，如信任、积极、消极等。
reply_top_emotions：回复文本的情感标签。
source_sentiment：原始文本的情感极性，如中性。
reply_sentiment：回复文本的情感极性。
source_sentiment_vector：原始文本的情感向量。
reply_sentiment_vector：回复文本的情感向量。
alignment：文本对齐信息。
cleaned_source_text：清洗后的原始文本。
cleaned_reply_text：清洗后的回复文本。
concatenated_column_source_first：原始文本拼接信息。
concatenated_column_reply_first：回复文本拼接信息。
数据格式：CSV格式，文件名为new_file_testcsv和new_file_traincsv，便于数据分析和模型训练。
数据来源于社交媒体平台，并经过了清洗和标注。该数据集适合用于谣言检测、情感分析和观点挖掘等相关领域的研究。
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：适用于自然语言处理、社交媒体分析等领域的学术研究，如谣言识别模型构建、情感分析方法研究等。
行业应用：为社交媒体平台、新闻媒体提供数据支持，用于提升内容审核效率、优化用户体验。
决策支持：支持舆情分析、风险评估，帮助企业和机构及时了解公众观点和情绪。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉文本数据处理流程。
此数据集特别适合用于探索用户评论与新闻内容之间的关系，预测谣言传播趋势，以及分析公众情感变化。
