气候变化推文情感分析数据集ClimateChangeTweetSentimentAnalysis-armaansinghmaharaj
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, 推文, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了与气候变化相关话题的文本内容及其对应的情感标签（仅在train.csv中提供）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为近期推文，反映了社交媒体上关于气候变化的讨论。
地理范围：数据来源于全球Twitter用户，涵盖了关于气候变化的各种观点和讨论。
数据维度：
train.csv包含三个字段：sentiment（情感标签，未提供具体情感分类，需根据数据集内容进行推断）、message（推文内容）、tweetid（推文ID）。
test.csv包含两个字段：message（推文内容）、tweetid（推文ID）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于文本处理和情感分析模型训练。
来源信息：数据来源于Twitter公开信息，已进行清洗和结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等研究领域，以及用于构建预测模型。
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：适用于情感分析、文本挖掘等研究，分析公众对气候变化的观点和态度，以及不同群体之间的观点差异。
行业应用：为环境组织、政府机构和媒体提供数据支持，用于监测公众舆情，评估气候变化相关政策的影响。
决策支持：支持企业和社会组织在气候变化相关议题上的沟通策略制定，以及在应对气候变化方面的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、社交媒体分析等课程的案例研究和实训素材。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上关于气候变化话题的情感分布，以及关键词与情感之间的关联，帮助用户构建情感分析模型，提升对公众舆情的理解。
