气候变化推特文本情感分析数据集ClimateChangeTweetSentimentAnalysis-harismanazir
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, 推特数据, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自推特平台的用户推文，记录了关于气候变化讨论的文本内容，并附带情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但推文内容涉及2022年9月及之后的气候变化相关讨论。
地理范围：数据来源于全球推特用户，主题与气候变化相关，未限定具体地域。
数据维度：数据集包含三个主要字段：index（推文的唯一标识符），tweet（推文文本内容），label（情感标签，具体含义未明确，推测为0代表负面或中立情感，1代表正面情感）。
数据格式：CSV格式，文件名为SubTask-A-train.csv，便于文本处理和情感分析任务。
来源信息：数据来源于推特公开信息，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究，以及构建机器学习模型。
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：适用于自然语言处理、社会科学和环境科学交叉领域的学术研究，如气候变化相关话题的舆情分析、情感趋势研究等。
行业应用：可以为市场调研、公共关系、政府机构提供数据支持，用于监测公众对气候变化的看法，评估相关政策的影响。
决策支持：支持企业和组织在制定气候变化相关战略时，了解公众情绪，优化沟通策略。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践文本分析技术。
此数据集特别适合用于探索气候变化相关话题在社交媒体上的讨论模式，分析不同情感倾向的分布，并为相关领域的决策提供数据支撑。
