社交媒体情绪分析推文数据集-2009年
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析,推文,社交媒体,自然语言处理,情感分类,机器学习,文本数据,Twitter
数据概述：
本数据集包含来自Twitter的推文，用于情绪分析任务。数据集中的推文数据来源于2009年，通过Twitter搜索API收集。数据标注方法独特，采用了自动标注的方式，而非人工标注。具体而言，作者假设包含积极表情符号（如“:)”）的推文为正面情绪，包含消极表情符号（如“:(”）的推文为负面情绪。
数据集包含两个文件：训练集（train）和测试集（test）。
数据格式：
数据集为CSV格式，其中已移除表情符号。每个数据条目包含6个字段：
0 - 推文的情感极性（0 = 负面，2 = 中性，4 = 正面）
1 - 推文的ID（例如，2087）
2 - 推文的发布日期（例如，Sat May 16 23:58:44 UTC 2009）
3 - 查询词（例如，lyx）。如果没有查询词，则该值为NO_QUERY。
4 - 推文的发布用户（例如，robotickilldozr）
5 - 推文的文本内容（例如，Lyx is cool）
数据用途概述：
该数据集主要用于情绪分析模型的训练和评估。研究人员可以使用此数据集构建和测试情感分类模型，探索不同的机器学习算法在情绪分析任务中的表现。此外，该数据集也适用于自然语言处理领域的教学和研究，例如文本分类、情感识别等。
