情感分析文本数据集SentimentAnalysisTextDataset-lucamongelli
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 情感极性, 自然语言处理, 机器学习, 语料库, 文本数据, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自多个平台（包括Jira、Github和Stack Overflow）的文本数据，记录了文本内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态情感分析语料库。
地理范围：数据来源广泛，未限定特定地理范围，反映了不同平台的用户情感表达。
数据维度：包括“ID”（文本唯一标识）、“Text”（文本内容）和“Polarity”（情感极性标签，包含positive, negative, neutral三种类别）。
数据格式：CSV格式，包含多个独立文件，如trainJira.csv、testJira.csv等，便于数据读取和分析。
来源信息：数据来源于Jira、Github和Stack Overflow，已进行数据清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等领域的研究和应用。
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、文本分类、情感识别等方向的学术研究，例如，不同平台情感表达差异性研究。
行业应用：可为市场调研、舆情监测、客户反馈分析等行业提供数据支持，特别是在产品评价分析、用户情绪识别等方面。
决策支持：支持企业进行产品改进、服务优化和市场策略制定，基于用户情感反馈进行决策。
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理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索不同平台用户情感表达的规律，构建情感分析模型，提升文本情感识别的准确性和鲁棒性。
