社交媒体推文情感分析数据集SocialMediaTweetSentimentAnalysis-anastasiacotov
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 推文, 文本挖掘, 舆情分析, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的数据，记录了推文文本及其相关属性，用于情感分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，但推文内容涉及全球性话题。
数据维度：数据集包含“text”（推文文本）、“fav_count”（点赞数）、“retweet_count”（转发数）、“followers”（关注者数量）、“followings”（关注对象数量）、“tweet_count”（推文总数）、“verified”（是否认证）、“no_hashtags”（无标签）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test_unann_lasercsv，便于文本分析和数据处理。
数据来源：推文内容可能来自于多种公开渠道，具体来源未明确。
该数据集适合用于情感分析、舆情监测以及社交媒体数据挖掘等领域。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究，如情感极性判断、主题分析、用户行为分析等。
行业应用：为市场营销、品牌管理、舆情监测等行业提供数据支持，特别是在评估公众情绪、监控品牌声誉、分析市场趋势等方面。
决策支持：支持企业和组织进行舆情分析，辅助决策制定，优化营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、文本分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析方法。
此数据集特别适合用于探索推文文本的情感倾向及其与互动指标之间的关系，帮助用户实现对社交媒体数据的深入分析，并从中获取有价值的信息。
