气候变化情感分析推文数据集ClimateChangeSentimentAnalysisTweets-alaa1234
数据来源：互联网公开数据
标签：气候变化, 情感分析, 文本挖掘, 推文数据, 自然语言处理, 情绪识别, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了关于气候变化话题的文本信息，并标注了相应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但推文内容反映了在特定时期内关于气候变化的讨论。
地理范围：推文内容可能涵盖全球范围，反映了不同地区用户对气候变化的观点和看法。
数据维度：数据集包括四个主要字段：sentiment（情感标签，-1代表负面，1代表正面），message（推文内容对应的关键词列表），original_message（原始推文内容），preprocessed_text（经过预处理的推文文本）。
数据格式：CSV格式，文件名为preprocessed_data.csv，便于文本分析和情感分类任务。数据已进行预处理，包括关键词提取和文本清洗。
来源信息：数据来源于Twitter公开API或相关研究，已进行文本清洗、关键词提取和情感标注等处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究，以及构建和评估自然语言处理模型。
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：适用于气候变化相关话题的情感分析研究，例如分析公众对气候变化的看法、识别负面情绪来源等。
行业应用：可以为环境咨询、公共关系、媒体监测等行业提供数据支持，用于监测公众对气候变化议题的反应。
决策支持：支持政府部门和非政府组织进行气候变化相关的政策制定和公众沟通策略优化。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、文本挖掘等课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索公众对气候变化议题的情感演变趋势，并为相关领域的决策提供数据支撑，例如优化宣传策略、评估政策影响等。
