新冠疫情期间微博情感分析数据集COVID-19WeiboSentimentAnalysisDataset-raymondcl
数据来源：互联网公开数据
标签：疫情, 微博, 情感分析, 自然语言处理, 文本分类, 社交媒体, 情感倾向, 中文文本
数据概述：
该数据集包含来自中国社交媒体平台微博的公开数据，记录了用户在新冠疫情期间发布的微博内容及其情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据主要集中在新冠疫情爆发期间，具体时间范围待定，但可以推断为2020年初至今。
地理范围：数据主要来源于中国大陆地区的用户，反映了疫情期间中国社会的情绪与舆论。
数据维度：数据集包括“微博id”、“微博发布时间”、“发布人账号”、“微博中文内容”、“微博图片”、“微博视频”以及“情感倾向”等字段。其中，“情感倾向”为标注数据，包含正面、负面和中性等情感分类。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集（nCoV_100k_train.labled.csv）和测试集（nCov_10k_test.csv），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于微博平台，经过收集和标注处理，用于情感分析和舆情监测等研究。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析、社会计算等研究，以及相关领域的模型构建和算法验证。
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：适用于社会科学、传播学、计算机科学等领域的学术研究，如疫情期间公众情绪变化分析、社交媒体信息传播规律研究等。
行业应用：可以为政府部门、公共卫生机构、媒体机构等提供数据支持，用于疫情期间的舆情监测、风险评估、政策制定等。
决策支持：支持企业、机构进行市场调研、品牌声誉管理，以及危机公关等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索疫情期间公众的情感表达模式，评估社交媒体对社会情绪的影响，以及构建基于文本的情感分析模型，帮助用户理解和应对疫情期间的社会动态。
