社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-faiqamehboob6191
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 推文, 文本挖掘, 自然语言处理, 情感极性, 情绪识别, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文数据，记录了推文内容及其对应的情感极性与情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年6月22日。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但推文内容可能涵盖全球范围。
数据维度：数据集包含多个字段，包括推文ID、对话ID、创建时间、日期、时间、时区、用户ID、用户相关信息、地点、推文内容、提及对象、URL、图片、回复数、转发数、点赞数、话题标签、现金标签、链接、是否为转发推文、引用链接、视频信息、地理位置信息、来源、转发用户ID、转发用户、转发ID、回复对象、转发日期、翻译、翻译源、翻译目标、情感极性、情感标签等。
数据格式：CSV格式，文件名为Sentiments.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于社交媒体平台，并经过标注处理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘和自然语言处理等领域的研究。
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、情绪识别、舆情分析等领域的研究，例如社交媒体用户行为分析、特定事件的情感反馈分析等。
行业应用：可以为市场调研、品牌声誉管理、舆情监控等行业提供数据支持，例如分析消费者对产品或服务的评价。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品优化、危机公关等决策，帮助了解公众对特定话题的情感倾向。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户情感表达的规律与趋势，帮助用户实现对公众情绪的深入理解。
