社交媒体讽刺推文情感分析数据集SocialMediaSarcasticTweetSentimentAnalysisDataset-prasannanjaneyulu518
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 讽刺, 推文, 社交媒体, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了推文内容及其情感倾向标注，主要用于讽刺性文本的识别与情感分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于Twitter平台，覆盖范围广泛，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包括以下字段：
Unnamed: 0：推文的序号，无实际分析意义。
tweet：推文的文本内容。
sarcastic：是否为讽刺推文的二元标签（1代表是，0代表否）。
sarcasm：讽刺程度，数值型，反映讽刺的强度。
irony：是否包含反语，数值型。
satire：是否为讽刺文学，数值型。
understatement：是否为轻描淡写，数值型。
overstatement：是否为夸张，数值型。
rhetorical_question：是否为反问句，数值型。
数据格式：CSV格式，文件名为twitter.csv，便于文本处理和分析。
该数据集适用于讽刺文本检测、情感分析、自然语言处理等相关研究。
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、讽刺检测、文本分类等领域的研究，例如讽刺语言的识别、情感极性分析等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理等提供数据支持，帮助企业理解用户反馈。
决策支持：支持市场营销、产品设计等方面的决策，通过分析用户在社交媒体上的表达，了解用户真实情感。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索讽刺性表达的规律，以及构建情感分析模型，从而提升对社交媒体信息的理解和应用能力。
