社交媒体用户推文文本情感与身份识别数据集SocialMediaUserTweetSentimentandIdentityRecognition-akashkoka
数据来源：互联网公开数据
标签：推文分析, 情感分析, 用户身份识别, 文本分类, 机器学习, 自然语言处理, 社交媒体, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文文本数据，旨在用于情感分析和用户身份识别研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源为全球Twitter用户，未限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：author_id（作者ID，用于区分不同的推文作者）、text（推文文本内容）、category（推文作者的类别，如"male"或"bot"）、split（数据集划分，包括"test"、"train"和"val"）以及label（推文的标签，如"human"或"bot"，表示推文作者是人类用户还是机器人）。
数据格式：CSV格式，包括test_tweets_cleaned_final.csv、train_tweets_cleaned_final.csv和val_tweets_cleaned_final.csv三个文件，方便数据处理和分析。
数据来源：数据可能来源于对Twitter公开数据的抓取，或已进行人工标注和清洗。
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、用户画像分析、社交媒体数据挖掘等研究，以及基于文本的分类和预测模型构建。
行业应用：可用于社交媒体内容监控、品牌声誉管理、舆情分析、以及识别和过滤虚假信息（如机器人账号）等。
决策支持：可以为市场营销、公共关系等领域提供数据支持，帮助企业了解用户情感和行为模式。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习和数据科学课程的教学案例，帮助学生实践文本分析和模型构建。
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模式，以及基于文本内容的用户身份识别方法，从而实现对社交媒体信息的深入理解和有效利用。
