印地语推文情感分析数据集HindiTweetsSentimentAnalysis-suramyajadhav
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 印地语, 社交媒体, 自然语言处理, 情感极性, 机器学习, 文本语料
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台的印地语推文，记录了用户发布推文的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据主要来源于印地语使用者，可能涵盖印度及其他印地语使用地区。
数据维度：数据集包含“tweet”（推文文本）和“tweet-label”（情感标签）两个字段。情感标签用于指示推文的情感极性，通常为二分类或多分类。
数据格式：CSV格式，包含tweets-train.csv和tweets-test.csv两个文件，便于文本数据处理和情感分析模型的训练与评估。
来源信息：数据来源于公开的社交媒体数据，并经过了标注，用于情感分析任务。
该数据集适合用于印地语文本情感分析的研究和应用，包括情感极性识别、情绪分类等。
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：适用于印地语自然语言处理、情感分析等领域的学术研究，例如探索印地语情感表达的特点、开发印地语情感分析模型等。
行业应用：可以为社交媒体监测、舆情分析、品牌声誉管理等行业提供数据支持，特别是在印度市场。
决策支持：支持企业进行市场调研、用户反馈分析，从而优化产品和服务，提升用户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于研究印地语社交媒体文本的情感表达，并开发相应的情感分析模型，以实现对用户情绪的有效识别和分析。
