社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweetDataset-naimurrahmannidrit
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本数据, 自然语言处理, 情感分类, 推文, 数据标注, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文数据，记录了推文文本及其对应的情感标签，适用于情感分析、文本分类等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态文本数据集。
地理范围：数据来源未明确，推测为全球社交媒体用户发布内容。
数据维度：包括textID（推文唯一标识符）、new_sentiment（推文情感标签）、author（推文作者）、text（推文文本）、old_text（原始推文文本）、aux_id（辅助标识符）、sentiment（情感标签，与new_sentiment含义相似）、selected_text（推文中与情感相关的文本片段）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为tweet_dataset.csv，便于文本处理和分析。
该数据集适合用于情感分析模型训练、情感倾向识别、以及文本挖掘等研究。
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：适用于情感分析、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性分析、情绪识别、观点挖掘等。
行业应用：可以为社交媒体分析、舆情监测、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其在用户情绪分析、市场反馈分析等方面有实际应用价值。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品改进和营销策略优化，帮助企业了解用户反馈和市场趋势。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践情感分析模型构建。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情感表达模式，以及情感与文本内容之间的关系，帮助用户构建情感分析模型、提升舆情监测的准确性。
