社交媒体情感分析增强推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisAugmentedTweets-rohitsingh9990
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本处理, 文本增强, 自然语言处理, 数据增强, 情绪识别, 文本标注
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文的增强数据，记录了推文文本及其对应的情感标签和高亮文本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，推文内容可能来源于全球用户。
数据维度：数据集包括textID（推文ID），text（推文文本，包含多个增强文本版本），sentiment（情感标签，如积极、消极或中性）和selected_text（高亮文本，即对应情感表达的关键短语或词语）。
数据格式：CSV格式，文件名为twitter_augmented.csv，方便文本处理和情感分析任务。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体数据，并经过数据增强处理，生成了多个文本版本，以提升模型的鲁棒性。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和数据增强相关研究。
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、自然语言处理和文本挖掘领域的学术研究，如情感分析模型训练、数据增强方法评估等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理等领域提供数据支持，尤其是在提升情感识别的准确性和鲁棒性方面。
决策支持：支持企业进行市场调研、用户反馈分析和产品改进，从而优化决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和情感分析课程的实训素材，帮助学生理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于研究文本增强对情感分析模型性能的影响，以及探索不同情感表达方式的识别规律，帮助用户构建更准确、更全面的情感分析系统。
