推特情感分析数据集100万条-2023年-raj713335
数据来源：互联网公开数据
标签：推特,情感分析,社交媒体,自然语言处理,文本挖掘,机器学习,数据标注,情感分类
数据概述：
本数据集包含100万条从推特上提取的推文，使用推特开源API收集。每条推文已经被标注了情感极性（0 = 负面，2 = 中性，4 = 正面），主要用于情感检测。数据集包含了以下6个字段：
target：推文的情感极性（0 = 负面，2 = 中性，4 = 正面）
ids：推文的唯一标识符（例如：2087）
date：推文的发布时间（例如：Sat April 15 23:58:44 UTC 2023）
flag：推文的查询条件（例如：lyx）。如果没有查询条件，则该值为NO_QUERY
user：发布推文的用户（例如：raj713335）
text：推文的文本内容（例如：Lyx is cool）
数据集的官方链接和生成资源可以在这里找到。关于该数据集生成方法的详细论文也在同一链接中提供。
引用：Go, A., Bhayani, R. 和 Huang, L., 2009. Twitter sentiment classification using distant supervision. CS224N Project Report, Stanford, 1(2009), p.12.
数据用途概述：
该数据集适用于情感分析研究、社交媒体数据分析、自然语言处理模型训练、文本挖掘等多个场景。研究人员可以利用此数据集进行情感分类、情绪趋势分析；企业和组织可以借助数据了解公众对特定话题的情感倾向；教育机构可以将其用于自然语言处理课程的实验和教学。此外，数据集也适用于评估机器学习模型在情感分析任务上的表现。
