社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-manishsahani4551
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 自然语言处理, 社交媒体, 情感极性, 文本分类, 机器学习, Twitter
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台上的推文数据，记录了用户发布的文本内容及其对应的情感分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2009年4月6日。
地理范围：数据来源于Twitter平台，覆盖范围为全球用户。
数据维度：数据集包括多个字段，如“Id”（推文ID）、“Text”（推文内容）、“neg”（负面情感得分）、“neu”（中性情感得分）、“pos”（正面情感得分）、“compound”（复合情感得分）、“Polarity”（情感极性，0代表负面，1代表正面），“Time”（发布时间），“Query”（查询关键词），“Twitter_id”（推特用户ID）。
数据格式：CSV格式，文件名为sentiment_with.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等相关研究。
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、文本挖掘、情绪识别等学术研究，例如用户情绪变化分析、观点挖掘等。
行业应用：为社交媒体分析、市场调研、舆情监控等行业提供数据支持，例如品牌声誉监测、市场趋势预测等。
决策支持：支持企业在市场营销、产品改进等方面的决策制定，例如评估广告效果、了解用户反馈等。
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深入理解情感分析方法。
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，以及分析文本内容与情感极性的关系，帮助用户实现情感分析模型的构建和优化。
