社交媒体推文情感分析数据集SocialMediaTweetSentimentAnalysis-rithikkotha
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本分类, 情绪识别, 推文分析, 自然语言处理, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了推文内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于Twitter平台，覆盖范围广泛，无特定地理限制。
数据维度：包括“clean_text”（经过清洗的推文文本）和“category”（情感标签，-1通常表示负面情感，0表示中性情感，1表示正面情感）两个字段，适用于文本情感分析与分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为Twitter Dataset.csv，便于文本处理和分析。数据来源包含Twitter平台上的公开推文，并经过了清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析模型构建、情绪识别研究以及社交媒体内容分析。
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、文本挖掘与情感分析等领域的学术研究，如情感极性分析、情绪趋势预测等。
行业应用：为市场营销、舆情监测、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其在分析公众对产品、服务或事件的看法方面。
决策支持：支持企业进行市场调研、竞争分析和危机公关，辅助制定更有效的市场策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解和实践情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索推文内容与情感极性之间的关系，帮助用户构建情感分析模型，提升对社交媒体信息的理解和应用能力。
