环境污染与文本分析数据集EnvironmentalPollutionandTextAnalysis-tabualkher
数据来源：互联网公开数据
标签：环境污染, 文本分析, 负面情绪, 文本情感分析, 自然语言处理, 污染治理, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含从互联网获取的文本数据，记录了关于环境污染、汽车使用以及相关社会现象的讨论。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态文本语料库。
地理范围：文本内容涉及全球范围，包括欧洲、美国、哥伦比亚等地，侧重于分析汽车使用对环境的影响。
数据维度：数据集包含“text”（文本内容）、“label”（情感标签，0代表负面情绪）和“len_X”（文本长度）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为processed_data_65000.csv，便于文本处理和情感分析。
来源信息：数据来源于互联网，经过预处理，包含标注情感标签。
该数据集适合用于环境污染相关文本的情感分析、主题建模以及文本分类等研究。
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：适用于环境科学、社会学、语言学等领域的学术研究，如分析公众对环境问题的态度、探讨汽车使用与城市污染的关系。
行业应用：可以为环保部门、交通规划部门提供数据支持，用于政策制定、舆情监测和公共关系管理。
决策支持：支持城市规划者和政策制定者进行环境治理策略的制定，优化交通管理措施，减少污染。
教育和培训：作为文本分析、自然语言处理课程的辅助材料，帮助学生理解情感分析、文本挖掘等技术在环境问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索公众对环境问题的认知，分析文本中蕴含的负面情绪，以及评估不同政策措施对环境的影响。
