文本情感分析预测数据集TextSentimentAnalysisPrediction-anujkhare
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 情感标注, 自然语言处理, 机器学习, 文本数据, 情感识别, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体的文本数据，记录了文本内容及其对应的情感类别。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：数据来源未明确，但内容涉及多个主题和地区，具有一定的普适性。
数据维度：包括“textID”（文本唯一标识符）和“selected_text”（文本内容）两个字段，适用于情感分析任务。
数据格式：CSV格式，文件名为submission.csv，便于文本处理和建模分析。数据已进行初步处理，每个文本都对应一个“selected_text”字段，代表文本内容的情感表达。
该数据集适合用于情感分类、文本摘要等自然语言处理任务。
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：适用于情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，如情感极性分析、情感趋势预测等。
行业应用：为社交媒体监控、舆情分析、市场调查等行业提供数据支持，尤其适用于品牌声誉管理和用户反馈分析。
决策支持：支持企业在产品开发、市场营销等方面的决策，辅助企业了解用户情感，优化产品策略。
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，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探索文本情感的表达规律与预测模型构建，帮助用户实现情感识别、舆情监控等目标。
