新冠疫情期间推文情感分析数据集COVID-19TweetsSentimentAnalysis-kumudadk
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 新冠疫情, 文本挖掘, 自然语言处理, 机器学习, 推文数据, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自Twitter的推文数据，记录了用户在新冠疫情期间的社交媒体互动，并标注了对应的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但推文内容与新冠疫情相关，推测为2020年疫情爆发初期至中期的数据。
地理范围：数据来源为全球范围内的Twitter用户，推文内容涵盖全球疫情相关话题。
数据维度：数据集包括“id”（推文唯一标识符）、“full_text”（推文完整文本）、“retweet_count”（推文转发数）和“Sentiment”（情感标签，包括positive、neutral等）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Data.csv，方便进行文本分析和情感分类任务。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，已进行初步处理，包括文本提取和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、舆情分析、文本挖掘等研究，以及相关机器学习模型的训练和评估。
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：适用于社交媒体情感分析、疫情期间舆情分析、自然语言处理等领域的学术研究，例如情绪变化趋势分析、关键词关联分析等。
行业应用：可以为公共卫生部门、媒体机构、市场研究公司等提供数据支持，特别是在疫情期间的舆情监测、政策效果评估、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持政府部门和企业进行疫情相关的决策制定，以及风险评估和应对策略的优化。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员了解社交媒体数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众情感的变化规律，以及不同话题与情感之间的关联，帮助用户实现对疫情期间社会舆论的深入理解，为相关决策提供数据支持。
