气候变化推特情感分析数据集ClimateChangeTweetsSentimentAnalysis-jollinda
数据来源：互联网公开数据
标签：气候变化, 情感分析, 社交媒体, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 推特数据, 情感极性
数据概述：
该数据集包含来自Twitter（推特）平台关于气候变化的推文数据，旨在用于情感分析和文本挖掘任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的推文语料库。
地理范围：数据来源于全球范围内的推特用户，主题围绕气候变化展开，具有国际视野。
数据维度：数据集包含以下字段：
message：推文内容，即推特用户的文本信息。
tweetid：推文的唯一标识符。
sentiment：推文的情感标签，在train.csv中提供，用于训练情感分析模型。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：train.csv (用于训练) 和 test.csv (用于测试)。
来源信息：数据来源于推特公开数据，已进行初步的清洗和结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、主题建模等自然语言处理领域的研究和实践。
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：适用于分析公众对气候变化的态度和情绪，研究社交媒体上的舆论动态，并探索情感与话题之间的关联。
行业应用：可以为环保组织、政府机构、市场研究公司等提供数据支持，用于监测公众情绪、评估宣传效果、辅助政策制定。
决策支持：支持气候变化相关的决策制定，帮助了解公众对不同政策和事件的反应，优化沟通策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握文本分析技术，理解社交媒体数据。
此数据集特别适合用于探索气候变化相关话题的公众情绪，分析不同观点和信息传播模式，并构建情感分析模型，从而更好地理解和应对气候变化带来的挑战。
