社交媒体灾难事件文本情感分析数据集SocialMediaDisasterEventTextSentimentAnalysis-electricalenggsucx
数据来源：互联网公开数据
标签：社交媒体, 文本情感分析, 自然语言处理, 灾难事件, 机器学习, 文本分类, 情感极性, 预训练模型
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户在灾难事件发生时的文本内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间段内的数据快照。
地理范围：推文内容涵盖全球范围内的灾难事件，包括但不限于地震、火灾、洪水等。
数据维度：数据集包括“id”（推文唯一标识）、“keyword”（推文中出现的关键词）、“location”（推文发布地点）、“text”（推文内容）和“target”（情感标签，1代表灾难相关，0代表非灾难相关）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为tweets.csv，便于文本处理和情感分析建模。
来源信息：数据来源于Twitter平台，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理相关研究。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如灾难事件信息传播分析、情感极性识别、事件影响评估等。
行业应用：为社交媒体监测、舆情分析、危机管理等行业提供数据支持，尤其在灾难预警、事件响应和公众情绪监测方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门、应急机构和企业进行灾难事件相关的决策制定，如灾情评估、资源调配和风险管理。
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实训素材，帮助学生和研究人员深入理解文本情感分析的应用。
此数据集特别适合用于探索社交媒体上灾难事件信息的传播规律，以及用户情感与事件之间的关系，帮助用户构建情感分析模型，提升对突发事件的快速响应能力。
