社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-ishaqshaik
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, 情绪识别, 文本分类, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了推文文本及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源未限定，为全球范围内的推文内容。
数据维度：数据集包括四个主要字段：textID（推文的唯一标识符）、text（推文的完整文本）、selected_text（被认为表达情感的关键文本片段）和sentiment（情感极性，包括positive、negative和neutral）。
数据格式：CSV格式，文件名为Tweets.csv，方便文本处理和情感分析模型的构建。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，已进行文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理相关的研究和应用。
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、情绪识别、文本挖掘等领域的学术研究，例如，研究不同情感表达方式的差异，以及特定关键词与情感极性的关联。
行业应用：可以为社交媒体监控、品牌声誉管理、客户反馈分析等行业提供数据支持，例如，通过分析用户在社交媒体上的评论，了解产品或服务的市场表现。
决策支持：支持企业进行市场调研、舆情分析，帮助制定营销策略和产品改进方案。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本的情感表达规律，帮助用户构建情感分析模型，提升对用户情绪的理解和预测能力。
