推特文本数据预处理与情感分析数据集TwitterTextDataPreprocessingandSentimentAnalysis-jiryanfarokhi
数据来源：互联网公开数据
标签：推特数据, 文本预处理, 情感分析, 社交媒体, 文本清洗, 停用词移除, 词干提取, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了推文文本内容及其对应的预处理结果，旨在为情感分析和文本挖掘任务提供支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文本语料库。
地理范围：数据来源于Twitter平台，未限定具体国家或地区，具有全球普适性。
数据维度：数据集包含多个字段，包括原始推文文本（full_text）、情感标签（label，0表示负面情感，1表示正面情感）、文本长度（Length）、词语数量（num_words）、句子数量（num_sentence）、清洗后的文本（text_bersih）、移除了停用词的文本（text_stopword_dihapus）、分词后的文本（tokenized_text）、词干提取后的文本（stemmed_text）以及句子分词结果（tokenized_sent）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_preprocessing.csv，便于文本处理和分析。
来源信息：数据来源于Twitter平台，并经过了清洗、停用词移除、分词和词干提取等预处理操作。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等领域的研究和实践。
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：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如情感分类模型构建、预处理方法对比分析等。
行业应用：为社交媒体分析、舆情监测、品牌声誉管理等行业提供数据支持，尤其在用户情感识别、话题趋势分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业和机构进行市场调研、产品反馈分析和危机公关，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握文本预处理和情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索不同文本预处理方法对情感分析结果的影响，并构建准确的情感分类模型。
