推特文本情感分析训练数据集TwitterTextSentimentAnalysisTrainingDataset-abhishek
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 情感标注, 社交媒体, 文本情感, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）的文本数据，记录了用户发布的推文以及对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态文本情感分析数据集。
地理范围：数据来源广泛，覆盖全球范围内的推特用户。
数据维度：数据集包括“textID”（推文唯一标识符）、“text”（推文文本）、“selected_text”（与情感相关的文本片段）、“sentiment”（情感标签，包括“positive”、“negative”和“neutral”）以及“kfold”（用于交叉验证的折叠标识）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train_folds.csv，便于文本处理和机器学习模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的数据集，已进行情感标注，并预先进行了K折交叉验证的划分。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等自然语言处理任务，以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于情感分析、文本挖掘、情绪识别等领域的学术研究，如情感极性分析、情感强度分析、细粒度情感分析等。
行业应用：为社交媒体分析、舆情监测、市场调查等行业提供数据支持，尤其适用于品牌声誉管理、用户反馈分析、产品改进等。
决策支持：支持企业和机构在市场营销、客户服务、产品开发等方面的决策制定，帮助理解用户情感和市场趋势。
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实践情感分析模型，提升文本数据处理能力。
此数据集特别适合用于探索文本情感的表达方式和识别方法，帮助用户构建情感分析模型，实现对文本情感的自动识别和分析。
