数据集概述
本数据集围绕BERT与LSTM模型研究构建，包含Twitter/X用户帖子数据及GOTO股票市场价格历史数据，数据按年份分类存储，主要以CSV格式为主，为相关模型研究提供数据支持。
文件详解
- 目录结构：
- 根目录：BERT and LSTM Research/
- 数据目录：BERT and LSTM Research/Data - New 2025/，包含2022、2023、2024三个子目录
- 股票价格文件：
- 文件名称：History Harga Saham GOTO.xlsx
- 文件格式：xlsx
- 内容：GOTO股票市场价格历史数据
- 社交媒体帖子文件：
- 文件格式：csv（共36个文件）
- 命名规则：按年份和月份命名，如goto_januari_2022.csv、goto_februari_2023_1.csv等
- 字段示例：conversation_id_str（对话ID）、created_at（创建时间）、favorite_count（点赞数）、full_text（帖子全文）、id_str（帖子ID）、image_url（图片链接）、lang（语言）、location（位置）、retweet_count（转发数）等
适用场景
- 自然语言处理研究：用于BERT与LSTM模型在社交媒体文本分析中的性能对比
- 金融市场分析：探究社交媒体舆论与GOTO股票价格波动的关联性
- 时间序列预测：结合文本情感特征与历史价格数据构建股票预测模型
- 社交媒体数据挖掘：分析Twitter/X用户对GOTO相关话题的讨论趋势与情感倾向
