推特情感分析数据集TwitterSentimentAnalysisDataset-abhayshanbhag
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, 推特, 自然语言处理, 机器学习, 情感极性, 马拉地语
数据概述：
该数据集包含来自推特平台（Twitter）的马拉地语推文，记录了用户发布的内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据主要来自使用马拉地语的推特用户。
数据维度：数据集包括“tweet”（推文内容）和“label”（情感标签）两个字段。情感标签通常为整数，表示情感极性，如-1、0、1，分别代表负面、中性和正面情感。
数据格式：CSV格式，包含tweets-train.csv、tweets-test.csv和tweets-valid.csv三个文件，分别用于训练、测试和验证模型。
数据来源：数据来源于推特公开数据，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等任务。
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：适用于情感分析、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，如情感识别、观点挖掘、情绪分析等。
行业应用：可以为社交媒体分析、舆情监测、市场调研等行业提供数据支持，特别是在品牌声誉管理、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持企业和组织对用户反馈、市场动态进行分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索马拉地语推文的情感表达模式，帮助用户构建情感分类模型、进行舆情分析等。
