社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-erivanoliveirajr

社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-erivanoliveirajr

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, 情绪识别, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注

数据概述: 该数据集包含来自Twitter平台的推文数据,记录了用于情感分析的文本信息。主要特征如下: 时间跨度:数据记录的时间范围集中在2018年9月至10月。 地理范围:数据主要来源于全球Twitter用户发布的内容,未限定具体地域。 数据维度:数据集包含多个字段,包括推文的唯一标识符(id)、推文文本(tweet_text)、发布日期(tweet_date)、以及情感标签(sentiment,仅在Train3Classes.csv中,表示推文的情感倾向) 和搜索关键词(query_used)。 数据格式:CSV格式,包含两个文件:Train3Classes.csv(训练集,包含情感标签)和Subm3Classes.csv(测试/提交集,不含情感标签),便于数据分析和模型训练。数据已进行初步清洗,但原始推文内容可能包含表情符号、URL等。 来源信息:数据来源于Twitter平台公开数据,并经过了整理和标注。 该数据集适合用于情感分析、文本分类、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、情感分析领域的学术研究,如情感分类模型的构建、情感趋势分析、以及表情符号对情感表达的影响研究等。 行业应用:可以为社交媒体监控、品牌声誉管理、市场调查等行业应用提供数据支持,例如通过分析用户推文来了解公众对产品或服务的看法。 决策支持:支持企业和组织进行舆情分析、市场预测以及危机公关等决策制定。 教育和培训:作为自然语言处理、机器学习课程的实训素材,帮助学生和研究人员理解和实践情感分析技术。 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,构建情感分类模型,并评估不同关键词或事件对公众情绪的影响,从而实现对社会舆论的深入理解。

packageimg

数据与资源

附加信息

字段
版本 1.0
最后更新 五月 15, 2025, 02:41 (UTC)
创建于 五月 15, 2025, 02:41 (UTC)
声明 当前数据集部分源数据来源于公开互联网,如果有侵权,请24小时联系删除(400-600-6816)。