印尼社交媒体新冠疫情情感分析文本数据集IndonesiaSocialMediaCOVID-19SentimentAnalysisText-kasmira
数据来源：互联网公开数据
标签：新冠疫情, 情感分析, 社交媒体, 文本预处理, 情绪识别, 印尼语, 机器学习, 舆情分析
数据概述：
该数据集包含来自印尼社交媒体平台的数据，记录了用户关于新冠疫情的文本内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据主要来源于印尼社交媒体平台，反映印尼地区的用户观点。
数据维度：包括多个字段，如“Tweet”（原始推文）、“Label”（情感标签，如积极、消极或中性）、以及经过不同文本预处理步骤后的文本，如“text_remove_hashtag_and_mentions”（移除了话题标签和用户提及）、“text_remove_url”（移除了URL链接）、“text_remove_punc”（移除了标点符号）、“cleansing_tweets”（清洗后的推文）、“case_folding_tweets”（大小写转换后的推文）、“tweet_tokens”（分词后的推文）、“tweet_normalized”（标准化后的推文）、“tweet_stopwords”（去除停用词后的推文）、“tweet_tokens_stemmed”（词干提取后的推文）。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，方便进行文本分析和情感分类任务。
来源信息：数据集经过了文本预处理，如清洗、分词、词干提取等步骤，以提高数据质量，方便后续的分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、舆情分析、以及自然语言处理等相关领域的研究和应用。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，例如，研究印尼社交媒体用户对新冠疫情的态度变化、识别情感趋势等。
行业应用：为政府、医疗机构、新闻媒体等提供数据支持，用于监测公众情绪、评估政策影响、预测疫情发展趋势等。
决策支持：支持疫情期间的公共卫生决策、危机沟通策略制定，以及舆情监测和风险预警。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员实践文本预处理、情感分类等技术。
此数据集特别适合用于探索印尼社交媒体用户对新冠疫情的观点和态度，从而帮助用户理解公众情绪，优化决策，提升预测准确性。
