Twitter用户情感分析数据集-2009年
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,社交媒体,Twitter,文本数据,情绪识别,自然语言处理,机器学习,用户行为
数据概述：
本数据集源自Twitter平台上的推文，包含了大量用户生成的文本数据及其对应的情感极性标注。数据集的目的是为了训练和评估情感分析模型，探索用户在社交媒体上的情绪表达。每条数据记录包含以下字段：
1. 情感极性：推文的情感极性标签，取值为0（负面）、2（中性）、4（正面）。
2. 推文ID：推文的唯一标识符。
3. 推文发布日期：推文的发布时间。
4. 查询关键词：推文的查询关键词，如果没有则为NO_QUERY。
5. 发推用户：发布推文的用户的用户名。
6. 推文文本：推文的实际内容。
数据用途概述：
该数据集主要用于情感分析、情绪识别、文本挖掘等研究。研究人员可以使用该数据集训练情感分析模型，例如朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习模型等，从而实现对用户在社交媒体上的情感进行自动识别。该数据集也适用于探索用户的情绪表达模式，分析不同情感类别下的文本特征，以及研究情感与用户行为之间的关系。此外，该数据集还可应用于舆情监测、市场调查、产品评价分析等多个领域。
