社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-rashidkhanpathan
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, 舆情分析, 自然语言处理, 机器学习, 政治评论, Twitter
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了用户发布推文的文本内容及其对应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态推文语料。
地理范围：数据来源未明确地域限制，推文内容涵盖广泛的社会议题与观点。
数据维度：数据集包括“clean_text”（清洗后的推文文本）和“category”（情感类别）两个字段。情感类别包括：-1（负面情绪），0（中性情绪），1（正面情绪）。
数据格式：CSV格式，文件名为Twitter_Data.csv，便于文本分析和情感建模。
来源信息：数据来源于Twitter平台，并经过清洗和标注，以供情感分析任务使用。该数据集适合用于情感分析、舆情监测和情绪识别等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘和情感分析等领域的学术研究，如情感分类算法的评估、观点挖掘等。
行业应用：可应用于市场调研、品牌声誉监测、舆情分析等，帮助企业了解用户对产品或服务的态度。
决策支持：支持政府部门和社会组织进行舆情监测，辅助政策制定和社会管理。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索推文文本与情感倾向之间的关系，帮助用户构建情感分类模型、进行舆情分析和挖掘用户观点。
