社交媒体情感分析新冠疫情推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisCOVID-19Tweets-mlcovidresearch
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, 新冠疫情, 自然语言处理, 情绪识别, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户对新冠疫情相关话题的情感表达。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但推文内容与新冠疫情相关，可推测为疫情期间产生的推文。
地理范围：数据来源于全球范围内的Twitter用户，涵盖不同国家和地区。
数据维度：包括“tweet_id”（推文唯一标识）、“full_text”（推文内容）、“valence_intensity”（情感强度）和“sentiment”（情感标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sentiment_dataset.csv，方便数据分析与模型构建。数据已进行预处理，包括文本清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和情绪识别等研究。
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、社会科学、公共卫生等领域的研究，如情感趋势分析、疫情期间公众情绪变化研究等。
行业应用：为舆情监测、市场调研、公共关系等行业提供数据支持，尤其在分析公众对疫情的反应、评估政策影响等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门、医疗机构等相关机构进行疫情相关的决策制定和风险评估。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员实践和理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上关于新冠疫情的公众情绪变化，并进行情感分析模型的训练和评估，从而实现对社会舆情的洞察和预测。
