推特文本情感分析标注数据集TwitterTextSentimentAnalysis-itoeiji
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 推特数据, 情感标注, 自然语言处理, 文本挖掘, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter（推特）平台的用户文本数据，并附带了情感标注信息，用于情感分析模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于Twitter平台，覆盖范围广泛，无特定地域限制。
数据维度：数据集包含两个主要字段：textID（文本唯一标识符）和selected_text（人工标注的情感文本片段）。
数据格式：CSV格式，文件名为submissioncsv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体平台，并经过人工标注，用于情感分析任务。
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和应用。
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、情绪识别、文本挖掘等领域的学术研究，如情感分类模型、情绪识别算法的研究。
行业应用：为社交媒体分析、舆情监测、品牌声誉管理等行业提供数据支持，特别是在用户反馈分析、市场调研等方面。
决策支持：支持企业进行市场营销策略制定、产品改进和用户体验优化等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践情感分析。
此数据集特别适合用于探索用户在推特上的情感表达规律，并构建情感分析模型，以实现对用户情绪的自动识别和分析。
