美国航空公司推特评论情感分析数据集-预测模型构建2015年-ishaanraina

美国航空公司推特评论情感分析数据集-预测模型构建2015年-ishaanraina 数据来源：互联网公开数据 标签：航空公司,推特,情感分析,文本分类,机器学习,预测模型,社交媒体,用户评论,自然语言处理,美国

数据概述： 本数据集源于一个由FORE管理学院学生开发的Knime分析项目，旨在构建一个预测模型，用于对用户在推特上针对美国航空公司的评论进行情感分类。数据集包含了2015年期间收集的推特评论，这些评论被人工标注为三种情感类别：积极、消极和中性。数据集的核心内容是推特评论的文本内容以及对应的情感标签，为情感分析和文本分类的研究提供了基础。

数据用途概述： 该数据集主要用于情感分析模型的构建与评估，以及相关的研究和教学活动。研究人员可以使用此数据集训练和测试各种机器学习模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等，以预测推特评论的情感倾向。该数据集也适用于探索情感分析算法的性能，以及分析不同航空公司在社交媒体上的品牌声誉。此外，该数据集可用于教育目的，例如作为自然语言处理课程的案例研究，帮助学生理解文本分类、情感分析等概念，并实践数据预处理、模型构建和评估等流程。