印度社交媒体推文情感分析数据集IndianSocialMediaTweetSentimentAnalysis-suramyajadhav
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 社交媒体, 文本分类, 印度, 马拉地语, 政治, 舆情分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自Twitter平台的印度社交媒体推文，记录了用户发布的文本内容及其对应的情感标签，旨在用于情感分析研究与应用。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据主要来源于印度，推文内容可能涉及政治、社会、经济等多个领域。
数据维度：包括“tweet”（推文文本内容）和“label”（情感标签）两个字段。情感标签的取值可能为正向（1）、负向（-1）或中性（0），用于情感倾向的判断。
数据格式：CSV格式，文件名为tweets-test.csv，便于文本处理和情感分析模型的构建。数据集中包含马拉地语等多种印度方言。
该数据集适合用于印度社交媒体环境下的情感分析，为研究印度社会舆情、政治观点分析等提供数据支持。
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、社会计算等领域的学术研究，例如印度政治舆情分析、社会热点话题的情感演变分析等。
行业应用：为市场调研、品牌声誉管理、舆情监测等行业提供数据支持，尤其适用于分析用户对产品、服务或政治事件的情感反馈。
决策支持：支持政府部门、企业等进行舆情监控与决策，辅助制定相应的政策或营销策略。
教育和培训：作为情感分析、自然语言处理等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员熟悉情感分析流程，构建和评估情感分析模型。
此数据集特别适合用于探索印度社交媒体上不同话题的情感表达规律，帮助用户实现对社会舆情、市场反馈的深入理解，提升预测和决策的准确性。
