社交媒体推文情感分类数据集SocialMediaTweetSentimentClassificationDataset-ashketchum2002
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 社交媒体, 推文, 仇恨言论, 攻击性语言, 情感标注, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文，记录了推文文本及其对应的情感分类标签，用于情感分析与文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源于社交媒体平台，未限定具体地域。
数据维度：数据集包含以下字段：
count：推文计数。
hate_speech：仇恨言论计数。
offensive_language：攻击性语言计数。
neither：非仇恨言论也非攻击性语言计数。
class：情感分类标签（0: 仇恨言论, 1: 攻击性语言, 2: 既非仇恨言论也非攻击性语言）。
tweet：推文文本内容。
数据格式：CSV格式，文件名为labeled_data.csv，便于文本处理和分析。
数据来源：数据来源于社交媒体平台，已进行初步标注和清洗。
该数据集适合用于情感分析、仇恨言论检测、攻击性语言识别等研究。
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、社会计算等领域的学术研究，如情感分析模型构建、仇恨言论检测算法改进等。
行业应用：为社交媒体平台、内容审查机构提供数据支持，用于自动化内容审核、用户行为分析等。
决策支持：支持企业进行舆情监测、品牌声誉管理和市场趋势分析。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本中的情感表达规律，并构建情感分类模型，以提升自动内容审核和舆情分析的准确性。
