新冠肺炎疫情论文摘要情感分析数据集COVID-19AbstractSentimentAnalysisDataset-kevinmastascusa
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 论文摘要, 情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 情感标注, 机器学习, 医学研究
数据概述：
该数据集包含来自学术论文的数据，记录了与新冠肺炎（COVID-19）相关的论文摘要，并标注了情感信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但基于论文内容，推测涵盖新冠疫情爆发及相关研究期间。
地理范围：数据来源于全球范围内的学术研究，涵盖了不同国家和地区的研究成果。
数据维度：数据集包括“title”（论文标题）和“target”（情感标签，可能表示正面、负面或中性情感）字段，部分数据集中还包含“sentiment”（情感）字段。
数据格式：CSV格式，包含CORD19_abstract.csv、CORD19_abstract_cleaned.csv和sentiments.csv等文件，便于文本处理和情感分析。
来源信息：数据集来源于学术论文摘要，已进行初步处理和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和医学研究领域。
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：适用于医学、公共卫生、自然语言处理等领域的学术研究，如疫情期间情感趋势分析、信息传播研究等。
行业应用：可以为医疗健康行业提供数据支持，尤其是在疫情信息监测、舆情分析、医学文献检索等方面。
决策支持：支持公共卫生部门和医疗机构的决策制定，帮助了解公众情绪和科学进展。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本情感分析和疫情相关信息处理。
此数据集特别适合用于探索疫情期间学术界的情感变化，并为理解疫情发展趋势提供数据支持。
