社交媒体情绪分析推文数据集SocialMediaSentimentAnalysisTweets-vlogwithmohona
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 情绪分析, 推文, 自然语言处理, 文本情感, 人工智能伦理, 数据标注, 机器学习
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倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未限定，推文内容涉及全球范围内的讨论。
数据维度：包括“Serial”（推文序号）、“Tweets”（推文文本）和“Sentiment”（情感标签）三个字段。其中，Sentiment字段包含NaN值，表示尚未进行情感标注。
数据格式：CSV格式，文件名为70001-14000.csv，便于文本数据处理和情感分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等领域的研究和应用。
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：适用于社交媒体情绪分析、情感识别、文本挖掘等领域的学术研究，如情感极性分析、话题分析等。
行业应用：可以为市场调研、品牌声誉监测、舆情分析等行业应用提供数据支持，尤其在分析用户对产品或服务的态度方面。
决策支持：支持企业进行市场营销策略制定、产品改进和危机公关等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析模型。
此数据集特别适合用于探索社交媒体用户的情感表达规律，构建情感分析模型，并应用于舆情监测和市场分析等领域。
