新冠疫情推文情感分析数据集COVID-19TweetSentimentAnalysisDataset-ahmedeep
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体，情感分析，新冠疫情，推文，自然语言处理，文本挖掘，机器学习，公共卫生
数据概述： 该数据集包含了来自Twitter的推文数据，这些推文与新冠疫情（COVID-19）相关，并标注了情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了新冠疫情爆发的早期阶段，具体时间段为【待补充，例如：2020年初至2021年末】。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，涵盖了多个国家和地区。
数据维度：数据集包括推文的文本内容、发布时间、用户ID、情感标签（如积极、消极、中性）以及其他相关元数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行文本分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Twitter API数据抓取，并经过了情感标注处理。标注方式包括人工标注和/或自动标注（如基于情感词典）。该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、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：适用于公共卫生、社会学、传播学等领域的研究，如分析公众对疫情的态度、情绪变化，以及社交媒体信息传播的影响。
行业应用：可以为市场营销、舆情监测、危机公关等行业提供数据支持，特别是在疫情期间的情感分析和舆情监控方面。
决策支持：支持政府机构、医疗机构等相关部门了解公众情绪，制定更有效的疫情防控措施和沟通策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本分析和情感识别技术。
此数据集特别适合用于探索公众在疫情期间的情感表达和情绪变化，帮助用户实现情感分析、舆情监测等目标，为公共卫生和社会治理提供数据支持。
