推特社交媒体海量推文情感分析数据集-两年期

推特社交媒体海量推文情感分析数据集-两年期 数据来源：互联网公开数据 标签：推特,社交媒体,情感分析,自然语言处理,文本分析,用户生成内容,机器学习,文本分类,时间序列分析,用户行为 数据概述： 本数据集包含了从推特平台上随机收集的160万条推文，数据采集时间跨度为两年。这些推文涵盖了广泛的话题，反映了该平台上用户生成内容的多元化特性。数据集同时包含了推文的文本内容以及相关的元数据，如时间戳、用户信息（用户名、关注者数量等）和互动指标（点赞数、转发数、回复数）。

数据用途概述： 该数据集可用于多种自然语言处理（NLP）任务，包括情感分析、主题建模、文本分类和语言建模等。研究人员和数据科学家可以利用此数据探索用户交互的动态性，分析趋势，并研究社交媒体对话随时间的变化。此外，该数据集还可用于品牌监测、市场调研中的观点挖掘、用户行为分析以及社交媒体趋势检测。它也适用于研究语言模式、检测虚假新闻或垃圾信息，以及调查事件或活动对公众舆论的影响。