社交媒体文章评论情感分析数据集SocialMediaPostCommentSentimentAnalysis-eckatherina
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 自然语言处理, 文本分析, 社交媒体, 评论, 情感评分, 文本特征, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的文章及其对应的评论数据，记录了文章内容、评论文本以及评论的情感评分，适用于情感分析和文本挖掘等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但评论内容涵盖了广泛的话题和观点。
数据维度：数据集包括“post_text”（文章内容）、“comment”（评论文本）、“score”（情感评分，数值型，用于衡量评论的情感倾向），以及一系列文本特征，如“num_chars”（字符数）、“num_spaces”（空格数）、“num_digits”（数字数）、“num_words”（单词数）、“num_unique_words”（唯一单词数）、“avg_word_length”（平均单词长度）、“num_punctuation”（标点符号数）、“num_uppercase_letters”（大写字母数）、“num_uppercase_words”（大写单词数）、“num_stop_words”（停用词数）、“num_sentences”（句子数）、“num_links”（链接数）、“num_hashtags”（话题标签数）、“num_capslock”（大写锁定词数）、“num_Edit”（编辑次数）、“num_not_ASCII”（非ASCII字符数）、“freq_punctuation”（标点符号频率）、“num_emoji”（表情符号数）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_df_analyzed_1.csv，方便进行文本处理和特征工程。
该数据集特别适合用于情感分析、文本分类、特征重要性分析等研究，在自然语言处理和机器学习领域具有广泛应用价值。
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、自然语言处理等相关领域的学术研究，例如评论情感极性分析、情感词典构建、特征对情感影响的研究等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、产品评论分析等行业提供数据支持，尤其在品牌声誉管理、市场营销策略制定等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业和组织进行基于用户评论的决策制定，如产品改进、服务优化、内容推荐等。
教育和培训：可作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的教学案例和实训数据，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与文章内容之间的关系，分析影响评论情感的文本特征，并构建情感预测模型，从而实现对用户反馈的深入理解和应用。
