消息情感极性预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：消息分析,情感预测,机器学习,文本挖掘,自然语言处理,极性分析
数据概述：
本数据集包含用于预测消息情感极性的相关信息，涵盖53个特征，可以有效帮助理解消息的情感倾向（正面或负面）。数据中提供了50个词汇/表情符号的归一化频率（Freq_Of_Word_1到Freq_Of_Word_50），以及3个工程特征：TotalEmojiCharacters（归一化后的表情符号总数量）、LengthOFFirstParagraph（第一个段落的单词数归一化值）、StylizedLetters（带有样式元素的字母或字符数量归一化值）。目标变量IsGoodNews用于标识消息是否为好消息。
数据用途概述：
该数据集适用于消息情感分析、机器学习模型构建、文本挖掘等多种应用场景。数据科学家可以利用此数据集开发模型，预测消息的情感倾向，从而在不打开消息的情况下判断其内容是否为正面或负面。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者掌握情感分析的基本方法和技术。
举例：
例如，通过分析消息中特定词汇或表情符号的频率以及段落长度和样式化元素的数量，可以训练一个模型来预测消息是否为好消息。数据集中的一条记录可能如下：
Freq_Of_Word_1: 0.05, Freq_Of_Word_2: 0.03, ..., Freq_Of_Word_50: 0.02, TotalEmojiCharacters: 0.08, LengthOFFirstParagraph: 0.15, StylizedLetters: 0.04, IsGoodNews: 1（表示该消息为好消息）。
