社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-krishnanpalanisami
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本分类, 推文, 政治, 数据标注, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户对特定话题的情感倾向。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：数据来源于全球Twitter用户，未限定具体国家或地区。
数据维度：包括“clean_text”（清洗后的推文文本）和“category”（情感类别标签，-1代表负面情感，0代表中性情感，1代表正面情感）两个字段，适用于情感分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为Twitter_Data.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于Twitter平台公开数据，已进行文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理等相关领域的研究和应用。
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、舆情分析、文本挖掘等领域的学术研究，例如推文情感极性分析、情感趋势预测等。
行业应用：可以为市场营销、品牌管理、公共关系等行业提供数据支持，特别是在监测品牌声誉、评估营销活动效果等方面。
决策支持：支持政治、经济、社会等领域的情感分析，辅助决策者了解公众情绪，制定相关政策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析模型。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户情感表达的规律与趋势，帮助用户实现舆情监测、市场分析等目标。
