社交媒体推文情感分析数据集SocialMediaTweetSentimentAnalysis-nimbus32
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本数据, 自然语言处理, 舆情分析, 推文, 机器学习, 情感分类
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文数据，记录了用户发布的文本内容及其相关属性，主要用于情感分析和舆情监测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态推文语料库。
地理范围：数据来源未明确，推文内容涉及全球范围内的事件和观点。
数据维度：包括推文文本内容（text）以及其他附属信息，如点赞数（fav_count）、转发数（retweet_count）、关注者数量（followers）、关注人数（followings）、推文总数（tweet_count）、是否认证（verified）和标签数量（no_hashtags）等。
数据格式：CSV格式，文件名为unn_data_en_cleanned.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：推文数据来源于社交媒体平台，已进行清洗处理，移除了部分噪声数据。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析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：适用于自然语言处理、情感分析、社会计算等领域的学术研究，例如情感极性分析、主题建模和观点挖掘等。
行业应用：可用于市场营销、品牌声誉管理、舆情监测等行业应用，帮助企业了解公众对产品或服务的看法。
决策支持：支持政府部门和社会组织进行舆情监测，及时了解社会热点和公众情绪。
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，帮助学生理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上公众情感的表达方式和变化趋势，帮助用户实现对社会舆情的深入理解和分析。
