社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-rayuga2503
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 社交媒体, 推文数据, 自然语言处理, 机器学习, 政治评论, 数据标注
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对应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态推文语料数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推文内容涵盖全球范围内的讨论。
数据维度：数据集包含“clean_text”（清洗后的推文文本）和“category”（情感标签）两个字段。情感标签分为三类：-1代表负面情感，0代表中性情感，1代表正面情感。
数据格式：CSV格式，文件名为Twitter_Data.csv，便于文本分析和情感分类模型的构建。
来源信息：数据来源于Twitter平台，推文内容经过清洗，移除了无关字符，并进行了情感标注。该数据集适用于情感分析、文本分类等研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，例如，分析公众对特定话题的情感倾向，研究情感在社交媒体传播中的作用等。
行业应用：为市场调研、舆情监测、品牌声誉管理等行业提供数据支持，帮助企业了解公众对产品或服务的态度，预测市场趋势。
决策支持：支持政府机构和社会组织进行舆情分析，辅助决策制定，例如，了解公众对政策的反馈，评估社会稳定风险。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术，构建情感分类模型。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上的情感表达模式，分析不同情感与特定话题或事件之间的关系，并构建情感预测模型。
