情感分析文本选择数据集SentimentAnalysisTextSelectionDataset-qsrsuu
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本选择, 情绪识别, 自然语言处理, 机器学习, 文本挖掘, 情感分类, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台（如Twitter）的文本数据，记录了用户发布的推文及其对应的情感标签和选中文本片段。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源于全球社交媒体用户，无特定地域限制。
数据维度：包括文本ID（textID）、原始推文文本（text）、情感标签（sentiment）和选中文本（selected_text）等字段。部分文件包含模型预测的选中文本（predicted_selection）。
数据格式：主要为CSV格式，包含submission.csv、submission_tensorflow2.0.csv、train_process.csv、word_counts_prediction.csv等文件，另有bert_config.json、positive_sentiment.txt、negative_sentiment.txt和vocab.txt等辅助文件。
来源信息：数据来源于公开的文本情感分析竞赛或项目，已进行数据清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、文本选择、情绪识别等相关研究。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如情感分类模型构建、选中文本提取算法研究、情感极性分析等。
行业应用：可为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等行业提供数据支持，例如用于识别用户对产品或服务的态度。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品改进、品牌声誉管理等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索文本情感表达的规律，构建高精度的情感分析模型，以及提升文本选择的准确性。
