新冠疫情推特文本情感分析数据集COVID-19TweetSentimentAnalysis-temmyzeus
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 推特, 情感分析, 文本分类, 社交媒体, 舆情分析, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的推文数据，记录了与新冠疫情相关的话题讨论，并标注了情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可推测为疫情期间的推文。
地理范围：数据来源为全球推特用户，反映了不同地区对于疫情的观点和讨论。
数据维度：包括“ID”（推文唯一标识符）、“text”（推文内容）和“target”（情感标签，训练集提供，测试集不提供）三个字段。情感标签通常为二分类，例如0代表负面情感，1代表正面情感。
数据格式：CSV格式，包含updated_train.csv（训练集）、updated_test.csv（测试集）和updated_ss.csv（提交格式）三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Twitter公开数据，经过了清洗和标注处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和舆情分析等研究。
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、自然语言处理、社会科学等领域的学术研究，例如分析疫情期间公众情绪变化、识别虚假信息等。
行业应用：为社交媒体监测、舆情分析、公共卫生领域提供数据支持，例如帮助政府或机构了解公众对疫情的看法，辅助制定相关政策。
决策支持：支持企业和机构进行风险评估、危机管理，例如监测负面舆情，及时采取措施。
教育和培训：作为情感分析、文本挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程，构建情感分类模型。
此数据集特别适合用于探索疫情期间社会公众的情感表达规律，预测舆情变化，提升对社会热点事件的理解。
