推特文本情感分析交叉验证数据集TwitterTextSentimentAnalysisCrossValidationDataset-rushabhvasani24
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 社交媒体, 推特, 交叉验证, 自然语言处理, 机器学习, 文本标注
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文文本数据，记录了每条推文的情感极性以及用于交叉验证的分割信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据来源为推特平台，覆盖全球用户，但具体地理分布未知。
数据维度：数据集包括以下字段：textID（推文ID），text（推文文本），selected_text（被选择的文本片段，通常与情感相关），sentiment（情感标签，包括positive, negative, neutral），kfold（交叉验证折叠编号）。
数据格式：CSV格式，文件名为kfoldcsv，便于文本处理和机器学习模型的训练。
来源信息：数据集来源于rushabhvasani24-tweetkfold项目，已进行情感标注和交叉验证分割。
该数据集适合用于情感分析、文本分类以及交叉验证相关的机器学习任务。
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、情感分析等领域的学术研究，如情感极性识别、文本情感分析模型比较等。
行业应用：可以为社交媒体分析、舆情监测等行业提供数据支持，尤其在品牌声誉管理、市场调研等方面。
决策支持：支持企业和组织进行基于情感分析的决策制定，如评估市场反应、优化营销策略等。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解情感分析的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索推文文本与情感极性之间的关系，以及在不同交叉验证集上的模型表现，帮助用户构建和评估情感分析模型。
