社交媒体情感分析Twitter推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTwitterTweets-rictrix
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, Twitter, 文本挖掘, 自然语言处理, 情感分类, 情绪识别, 机器学习
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倾向和情绪。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年9月30日。
地理范围：数据来源于全球Twitter用户，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“Datetime”（发布时间）、“Tweet Id”（推文ID）、“Text”（推文文本）、“Username”（用户名）、“sentiment”（情感倾向，如neutral, positive, negative）、“sentiment_score”（情感得分）、“emotion”（情绪，如anger, joy, anticipation）和“emotion_score”（情绪得分）。
数据格式：CSV格式，文件名为SentimentsTweets.csv，便于文本分析和情感计算。
数据来源：数据来源于Twitter，已进行初步的情感和情绪标注。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、用户行为分析等研究。
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：适用于自然语言处理、文本挖掘和社交媒体分析领域的学术研究，如情感分析算法的改进、用户情绪变化趋势研究等。
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，尤其是在评估公众对特定产品或服务的态度、监测突发事件的社会反响等方面。
决策支持：支持企业进行市场营销策略优化、产品改进以及危机公关。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和数据科学课程的实践素材，帮助学生和研究人员熟悉情感分析流程。
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，分析不同话题下的情感分布，以及评估情感分析模型的性能。
