推特用户情感分析主题聚类数据集

推特用户情感分析主题聚类数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：推特,社交媒体,情感分析,主题聚类,自然语言处理,文本挖掘,舆情分析

数据概述：

本数据集包含经过聚类的推特（Twitter）用户推文数据，并结合了情感分析结果。原始数据经过预处理，包括清洗和自然语言处理（NLP）等步骤。数据集的核心是推文聚类，每个聚类代表一个特定的主题或话题。

数据集中包含以下关键字段：

• content：原始推文内容。

• cleaned：经过清洗后的推文，移除了噪声和不必要的字符，便于后续分析。

• labels：推文的聚类标签，共分为5个类别，代表不同的主题或情感倾向。

• most_frequent_words_cluster：对于每个聚类，此字段列出了该聚类中出现频率最高的词汇。这些词汇是识别聚类主题的关键。

数据用途概述：

该数据集主要用于情感分析、主题识别和舆情分析等领域。研究人员可以利用该数据集：

• 分析不同主题下的用户情感倾向，例如正面、负面或中性。

• 深入研究特定话题的讨论内容和趋势。

• 构建情感分析模型，预测用户对不同主题的反应。

• 探索社交媒体上信息的传播规律和影响因素。

• 进行文本挖掘和自然语言处理实验，评估不同算法的性能。