推特文本情感分析标注数据集TwitterTextSentimentAnalysisAnnotation-itoeiji
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本标注, 社交媒体, 自然语言处理, 文本分类, 情感极性, 情绪识别, 数据集构建
数据概述：
该数据集包含来自推特（Twitter）的文本数据，记录了推文及其对应的情感标注，主要用于情感分析模型的训练与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态情感标注语料库。
地理范围：数据来源于推特平台，覆盖全球用户，不限特定地理区域。
数据维度：数据集包含两个字段：textID（推文的唯一标识符）和selected_text（人工标注的推文情感文本片段）。
数据格式：CSV格式，文件名为submissioncsv，方便进行文本处理和情感分析任务。
来源信息：数据来源于公开的推特文本情感分析项目，经过人工标注，确保了情感标签的准确性。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和情绪识别等领域的研究与应用。
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：适用于自然语言处理（NLP）领域的情感分析研究，包括情感极性分类、情绪识别、观点挖掘等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理等行业提供数据支持，帮助企业了解用户情绪和市场反馈。
决策支持：支持企业和组织在市场营销、公共关系等方面的决策制定，优化产品推广和危机公关策略。
教育和培训：作为NLP、机器学习、情感分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于训练情感分析模型，探索推文文本与情感极性之间的关系，并评估不同情感分析算法的性能。
