社交媒体幽默推文情感分析数据集SocialMediaHumorousTweetSentimentAnalysis-tahirsoft

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, 幽默, 推文, 自然语言处理, 机器学习, 情感标注

数据概述：该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户发布的推文内容及其情感标签，用于训练和评估情感分析模型。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。地理范围：数据来源于全球Twitter用户，覆盖范围广泛。数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（序号）、“ids”（推文ID）、“target”（情感标签）和“text”（推文文本）四个字段。其中，情感标签包括“FUNNY”（幽默）、“NEUTRAL”（中性）等。数据格式：CSV格式，包含FunnyTweetTrain.csv（训练集）、FunnyTweetValidation.csv（验证集）和FunnyTweetTest.csv（测试集）三个文件，便于模型训练和评估。来源信息：数据来源于公开的社交媒体数据，已进行数据清洗和情感标注。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：适用于社交媒体文本情感分析、幽默文本识别、情感分类等学术研究，以及跨语言情感分析研究。行业应用：为社交媒体监测、品牌声誉管理、舆情分析等行业应用提供数据支持，特别是在自动化情感分析、用户行为分析等方面。决策支持：支持企业和组织在社交媒体上的营销策略制定、产品推广以及用户反馈分析。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，帮助学生和研究人员理解情感分析的原理和方法。此数据集特别适合用于探索幽默推文的情感表达规律，提升情感分析模型的准确性和鲁棒性，从而实现对社交媒体信息的更深入理解。