社交媒体文本情感分析与主题分类数据集SocialMediaTextSentimentAnalysisandTopicClassificationDataset-lordix
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, 舆情分析, 情感标注, 文本挖掘, 自然语言处理, 印度尼西亚语
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本数据，记录了用户发表的言论，并附带了情感极性（Sentiment）和主题分类（Topic）标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态文本集合。
地理范围：数据主要来源于印度尼西亚语环境下的社交媒体平台。
数据维度：包括“id”（文本唯一标识）、“content”（文本内容）、“S”（情感极性，数值表示）、“C”（主题分类，以列表形式给出，表示文本所属主题）、“T”（主题分类对应的数值编码）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名可能为labeled_31k.csv，便于文本数据的处理和分析。
来源信息：数据集来源于社交媒体文本，经过了情感和主题的标注，可用于情感分析和主题分类等任务。
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、主题建模、文本分类等自然语言处理领域的研究，可以用于探索用户观点、舆情分析等。
行业应用：可以为市场调研、品牌声誉管理、社交媒体监控等行业提供数据支持，帮助企业了解公众对产品、服务或事件的看法。
决策支持：支持政府部门和企业进行舆情监测和分析，辅助决策制定，如政策制定、市场营销策略调整等。
教育和培训：作为自然语言处理、文本挖掘等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和主题分类方法。
此数据集特别适合用于研究社交媒体文本的情感表达方式与主题分布规律，帮助用户构建情感分析模型、提高文本分类的准确性，并洞察用户观点和市场趋势。
