社交媒体用户情感分析数据集SocialMediaUserSentimentAnalysis-ebmunkoh
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 情绪识别, 自然语言处理, 社交媒体, 文本分类, 数据标注, 负面情绪
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的文本评论数据，记录了用户评论内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态情感语料数据集。
地理范围：数据来源未明确，但评论内容涉及广泛话题，可能来自全球社交媒体用户。
数据维度：数据集包括“comment”（用户评论文本）和“sentiment”（情感标签，如“Negative”）。
数据格式：CSV格式，文件名为new_merge.csv，便于文本分析和情感分类模型的训练。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体评论，并已进行情感标注处理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情绪识别算法优化等。
行业应用：为市场调研、品牌声誉监测、舆情分析等行业提供数据支持，尤其在用户反馈分析和市场趋势预测方面具有价值。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品改进和危机公关，帮助企业更好地理解用户需求和市场反馈。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户在社交媒体上的情感表达规律，并构建情感分类模型，以实现对用户情绪的自动识别和分析。
