社交媒体文本情感分析数据集SocialMediaTextSentimentAnalysisDataset-surajpaikekar
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, 自然语言处理, 情感标注, 文本特征, 情绪识别, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户发布文本的情感倾向，并标注了相应的文本片段。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态文本情感分析语料库。
地理范围：数据来源未具体限定，但文本内容体现了全球社交媒体用户的多样化观点。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括“textID”（文本唯一标识）、“text”（原始文本）、“selected_text”（标注的情感文本片段）、“sentiment”（情感类别，包括“positive”、“negative”、“neutral”）、“text_length”（文本长度）、“selected_text_length”（情感文本片段长度）、“word_count”（文本词汇数量）、“selected_ratio”（情感文本片段占比）、“sentiment_label”（情感标签，对应数值0、1、2代表负面、中立、正面）、“text_length_normalized”（文本长度标准化）、“selected_length_normalized”（情感文本片段长度标准化）。
数据格式：CSV格式，文件名为final_df.csv，方便进行数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于公开的社交媒体文本数据，经过人工或自动化方式进行情感标注，并进行文本特征提取和标准化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、情绪识别等自然语言处理任务。
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、情绪识别等领域的学术研究，例如情感极性分析、情感强度分析、细粒度情感分析等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其在用户反馈分析、市场调查、产品改进等方面具备实用价值。
决策支持：支持企业进行市场营销策略制定、产品优化、客户服务改进等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和实践情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索社交媒体文本的情感表达规律，构建情感分析模型，提升情感识别的准确性和效率。
