政治辩论情感分析预测数据集PoliticalDebateSentimentAnalysisPredictionDataset-vdudani
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 政治辩论, 自然语言处理, 文本分类, 机器学习, 辩论语料, 预测模型, 情感极性
数据概述：
该数据集包含来自政治辩论的文本数据，记录了演讲者的发言、年份、句子内容及其对应的情感预测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了年份信息，表明数据来源于特定年份的政治辩论。
地理范围：数据来源于公开的政治辩论，未限定具体国家或地区。
数据维度：包括“Speaker”（演讲者）、“Year”（年份）、“Sentence”（句子）、“prediction”（情感预测值，数值型）和“predictionBinary”（二元情感预测值，0或1）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个文件名，例如lstmDebatecsv-1等，每个文件都包含结构化的数据。数据已进行预处理，包含情感预测结果。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、以及预测模型的训练与评估。
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：适用于政治学、社会学、以及自然语言处理等领域的研究，如情感分析、观点挖掘、辩论风格分析等。
行业应用：可以为舆情监测、市场调查、以及政治风险评估等行业提供数据支持，尤其在分析公众情绪、预测政治事件等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府、企业等机构进行舆情监控、风险评估，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术，并构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索政治辩论中情感表达的规律与趋势，帮助用户实现情感分析模型的构建与优化，提升预测准确性。
