中文政治情感分析数据集PoliticalSentimentChineseDataset-charliegong
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析，政治，数据集，文本挖掘，自然语言处理，机器学习，社会研究，舆论分析
数据概述： 该数据集包含来自中文互联网公开渠道的政治相关文本数据，记录了不同政治事件，政策或话题下的公众言论情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年，覆盖了多个重要政治事件和政策讨论周期。
地理范围：数据主要覆盖中国大陆地区，涉及国内主流社交媒体平台，新闻评论，论坛等公开渠道。
数据维度：数据集包括文本内容，情感标签（如正面，负面，中性），发布时间，来源平台，话题分类等变量。部分数据还包含用户信息，点赞数等辅助分析字段。
数据格式：数据提供CSV格式，包含结构化字段，便于文本分类和情感分析任务。
来源信息：数据来源于公开社交媒体平台和新闻媒体的爬取数据，已进行去重，标准化和情感标注处理。
该数据集适合用于政治舆论分析，情感识别算法开发，机器学习模型训练等领域，特别是在文本分类，情感倾向预测等任务中具有重要应用价值。
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：适用于政治传播，舆论监测，公共政策影响评估等学术研究，如公众对特定政策的情感反应，政治话题热度变化分析等。
行业应用：可为国家治理，媒体机构，舆情服务机构提供数据支持，特别是在政治风险预警，政策效果评估等方面。
决策支持：支持政府决策部门和社会组织对公众政治态度的量化分析，优化政策宣传和舆论引导策略。
教育和培训：作为政治学，新闻传播学，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解文本情感分析技术和政治传播规律。
此数据集特别适合用于探索中文语境下政治话题的情感特征与传播规律，帮助用户实现准确的情感分类，舆情监测和舆论预测，为政治传播研究和社会治理提供数据支持。
