中文社交媒体负面情绪分析数据集ChineseSocialMediaNegativeSentimentAnalysisDataset-nkuyueryuer
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 负面情绪, 文本分类, 社交媒体, 观点挖掘, 舆情分析, 数据标注, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自中文社交媒体平台的文本数据，记录了用户发布的内容及其对应的情感倾向标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态文本语料。
地理范围：数据主要来源于中国大陆社交媒体平台，内容涵盖广泛的社会话题和地域讨论。
数据维度：数据集包括“TEXT”（文本内容）、“split”（数据集划分，包括dev、train、test）、“topic”（文本主题，如race、region等）和“label”（情感标签，1代表负面情绪）四个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为tiny_dev.csv、tiny_train.csv、tiny_test.csv，便于文本处理和情感分析模型构建。
来源信息：数据来源于社交媒体平台用户生成内容，已进行标注和划分。
该数据集适合用于中文文本情感分析、负面情绪检测和舆情分析等研究。
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、社会计算等领域的学术研究，如负面情绪识别、主题情感关联分析等。
行业应用：可为社交媒体监控、舆情分析、品牌声誉管理提供数据支持，尤其在识别和处理负面评论、危机公关等方面。
决策支持：支持政府部门和社会组织进行社会舆情监测和风险评估，辅助制定相关政策和应对策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习、情感分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技术和方法。
此数据集特别适合用于探索中文社交媒体中的负面情绪表达模式，帮助用户构建情感分析模型，提升对社会舆情的理解和预测能力。
