推特用户对特定实体的情感分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,推特,社交媒体,文本挖掘,自然语言处理,机器学习,情感分类,实体识别
数据概述：
本数据集专注于推特数据的实体级情感分析。对于每条推文（消息）及其在其中提到的特定实体，数据集旨在确定用户对该实体表达的情感。
数据集将情感分为三个类别：
积极：推文表达了对实体的积极看法。
消极：推文表达了对实体的消极看法。
中性：此类别包括两种类型的推文：
与实体无关的推文。
对实体表达中立看法的推文（在实践中，这很难与无关性区分开来）。
数据用途概述：
该数据集适用于构建情感分析模型，以预测推文中针对给定实体的特定情感。研究人员和开发者可以使用此数据来训练模型，从而准确地识别推文中对特定实体的情感倾向。模型性能评估基于其正确识别情感的频率。该数据集也可用于研究社交媒体用户行为、品牌声誉监测、舆情分析等。
