气候变化推文情感分析数据集ClimateChangeTweetSentimentAnalysis-lawrencemofokeng
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 气候变化, 社交媒体, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习, 舆情分析, 推文数据
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讨论内容，并标注了情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从推文内容推测为2016年前后的推文。
地理范围：数据为全球Twitter用户关于气候变化的讨论，涵盖范围广泛。
数据维度：数据集包括“sentiment”（情感标签，取值为1、2、3，分别代表积极、中性和消极）、“message”（推文内容）和“tweetid”（推文唯一标识符）三个字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test_with_no_labels.csv两个文件，前者包含已标注情感的训练数据，后者包含未标注情感的测试数据。
来源信息：数据来源于Twitter公开信息，经过收集和处理，用于情感分析和文本分类任务。
该数据集适合用于自然语言处理、情感分析和机器学习相关研究。
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、舆情分析、文本挖掘等领域的研究，例如探索公众对气候变化的看法、分析不同观点的情感分布等。
行业应用：可以为市场研究、公共关系、政策制定等行业提供数据支持，例如监测公众对气候变化政策的反应，评估品牌声誉等。
决策支持：支持政府机构、非营利组织等机构进行决策，例如了解公众对气候变化议题的关注点，优化宣传策略等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员学习情感分析、文本分类等技术。
此数据集特别适合用于分析公众对气候变化议题的观点和态度，帮助用户理解社会舆论，进行情感分析模型的训练和评估。
