社交媒体情感分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-skathirmani
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本挖掘, 自然语言处理, 情绪识别, 数据标注, 机器学习, 文本分类
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。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：数据来源未明确，推文内容反映了全球用户的情感表达。
数据维度：包含“sentiment”（情感标签，0代表负面情感，1代表正面情感）和“tweet”（推文文本）两个字段，适用于二分类情感分析任务。
数据格式：CSV格式，文件名为tweets_sentiment.csv，便于文本处理和模型构建。数据已进行标注，方便直接用于情感分析模型的训练和评估。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘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、文本分类等领域的学术研究，如情感极性预测、观点挖掘、情绪趋势分析等。
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，尤其适用于社交媒体内容分析、客户反馈分析。
决策支持：支持企业了解公众对产品、服务或品牌的看法，帮助制定更有效的营销策略和产品改进方案。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解情感分析的基本原理和应用。
此数据集特别适合用于探索文本内容与情感极性之间的关系，帮助用户构建情感分析模型、提升对公众情绪的洞察力。
