社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-ormarv
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 推文, 文本分类, 自然语言处理, 情感倾向, 机器学习, 舆情分析
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倾向标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据时间戳信息可推断为2022年3月，反映了特定时间段内的社交媒体内容。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但推文内容可能涉及全球范围内的事件和观点。
数据维度：数据集包含多个字段，主要包括：推文文本（text），推文点赞数（favorites_count），关注者数量（followers_count），推文总数（statuses_count），好友数量（friends_count），提及用户（mentions），链接（urls），是否认证（verified），话题标签（hashtags），时间戳（timestamp），推文ID（TweetID），以及情感标签（sentiment）。情感标签为0或1，代表推文的情感倾向。
数据格式：CSV格式，文件名可能为test_with_sentiment.csv，便于数据分析和处理。数据已进行初步处理，包含文本内容和情感标签。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析等研究和应用。
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、文本挖掘等领域的研究，例如情感分类模型构建、情感趋势分析、话题热度分析等。
行业应用：为市场调研、品牌声誉管理、舆情监控等行业提供数据支持，帮助企业了解公众对产品、服务或事件的情感反馈。
决策支持：支持政府机构、企业等进行舆情分析，辅助决策制定，如政策评估、危机公关等。
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，帮助学生和研究人员熟悉情感分析流程，提升实际操作能力。
此数据集特别适合用于探索社交媒体内容的情感分布规律，分析用户观点，以及构建情感分析模型，从而实现对公众情绪的洞察和预测。
