疫苗接种推文情感分析数据集VaccineTweetSentimentAnalysis-mikemollel
数据来源：互联网公开数据
标签：疫苗, 推文, 情感分析, 文本分类, 社交媒体, 自然语言处理, 机器学习, 公共卫生
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台推文数据，记录了关于疫苗接种相关话题的推文内容及其情感标签，用于情感分析和舆情监测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，推测为全球范围内的社交媒体用户生成的推文。
数据维度：
train.csv: 包含 tweet_id (推文ID)，safe_text (推文内容，已进行一定程度的清洗)，以及 label (情感标签，0代表负面情感，1代表正面情感)。
test.csv: 包含 tweet_id 和 safe_text，用于测试模型。
SampleSubmission.csv: 提交样例文件，包含tweet_id 和 label，用于提交预测结果。
数据格式：CSV格式，包含训练集(Traincsv)、测试集(Testcsv)和提交样例(SampleSubmissioncsv)三个文件，以及一个模型文件(best_modelh5)，方便进行文本处理和模型训练。
来源信息：数据集来源于社交媒体平台，推文内容经过清洗处理，以确保数据质量。该数据集适用于情感分析、文本分类等任务。
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：适用于公共卫生、社会科学和自然语言处理等领域的学术研究，例如疫苗接种相关的公众态度分析、虚假信息检测等。
行业应用：为医疗健康行业、社交媒体平台提供数据支持，尤其适用于舆情监测、市场调研、风险预警等方面。
决策支持：支持公共卫生部门制定疫苗接种相关的宣传策略，以及应对负面舆情和谣言传播。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析、文本分类等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握相关技术。
此数据集特别适合用于探索疫苗接种话题下的公众情感分布、关键影响因素，以及识别和分析负面情绪的传播模式，从而支持更有效的公共卫生沟通和干预措施。
