推特情感分析数据集-2009年
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,文本挖掘,推特,社交媒体,机器学习,自然语言处理,情绪识别
数据概述：
本数据集包含2009年推特上的推文数据，用于情感分析研究。 数据集通过自动标注方式构建，使用推文中的表情符号（如：）和:(）来判断推文的情感极性，其中带有积极表情符号的推文被标记为正面，带有消极表情符号的推文被标记为负面。 数据集以CSV格式存储，移除了表情符号，包含6个字段：
0 - 推文的情感极性（0 = 负面，2 = 中性，4 = 正面）
1 - 推文的ID
2 - 推文的发布日期（例如：Sat May 16 23:58:44 UTC 2009）
3 - 查询关键词（如果无查询则为NO_QUERY）
4 - 推特用户
5 - 推文文本
数据用途概述：
该数据集主要用于情感分析相关的研究和实验，例如情感分类、情绪识别、文本情感分析模型的训练与评估等。 研究人员可以使用此数据探索不同的情感分析算法，构建和优化情感分析模型，并评估其在社交媒体数据上的表现。 此外，该数据集也适用于自然语言处理（NLP）领域的教学和实践，帮助学习者理解情感分析的基本原理和应用。
