新冠疫情期间社交媒体推文情感分析数据集SocialMediaTweetSentimentAnalysisduringCOVID-19-ilmilanista
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情，社交媒体，情感分析，文本挖掘，自然语言处理，情感分类，推文分析，疫情舆情
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的推文数据，记录了在新冠疫情期间用户发布推文的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但内容与新冠疫情相关，可推断为疫情期间的推文数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但内容涵盖全球疫情相关的讨论和观点。
数据维度：数据集包含“OriginalTweet”（原始推文文本）、“Sentiment”（情感标签，数值型，具体含义未知）和“Sequence_length”（推文长度，以词或字符为单位）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为clean_data.csv，便于文本处理和情感分析。数据已进行初步清洗，但具体清洗方式未明确说明。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测和文本挖掘等研究。
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：适用于社交媒体情感分析、疫情期间公众情绪研究、文本分类等学术研究。
行业应用：为政府机构、公共卫生部门和媒体机构提供数据支持，用于监测疫情期间的舆情变化，评估公众对相关政策的反应。
决策支持：支持疫情相关的决策制定，帮助了解公众对疫情的看法，从而优化信息传播和应对策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解社交媒体数据分析。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情感的演变规律，以及分析不同主题和事件对情感的影响，从而帮助用户深入理解社会舆情。
