土耳其新冠疫情推特情绪分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情,土耳其,情绪分析,推特,卷积神经网络,双向长短期记忆,深度学习
数据概述：
本数据集专为实现题为“基于卷积神经网络和双向长短期记忆结合的土耳其COVID-19情绪分析”（发表于Concurrency and Computation: Practice and Experience, 卷: 34, 期: 22, DOI: 10.1002/cpe.6883）的研究而构建。数据集包含2020年期间土耳其用户在推特上关于新冠疫情的推文记录，涵盖大量推文文本及其相关元数据，为情绪分析提供了丰富的数据来源。
数据用途概述：
该数据集适用于COVID-19情绪分析、社会媒体监测、公共卫生政策评估等多种场景。研究人员可以通过分析推文内容了解公众对新冠疫情的态度变化；政府机构可以利用数据评估疫情信息传播效果；社会学家可以借助数据研究社交媒体在公共卫生事件中的作用。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握情绪分析的技术方法。
