Twitter 情绪分析和Sentiment140 数据集

Twitter 情绪分析和Sentiment140 数据集

在过去几年中，情绪分析成为了一种监控和了解客户反馈的重要工具。这种对消息和响应所携带的潜在情绪基调的检测过程是完全自动化的，这意味着企业可以更好更快地了解客户的需求并提供更好的产品和服务。

这一过程是通过应用各种 NLP（自然语言处理）技术来完成的。这些数据集可以帮助你练习此类技术，实际上非常适合该领域的初学者。Sentiment140 包含了使用 Twitter API 提取的 1,600,000 条推文。它们的结构略有不同。

1 数据集样本

我们加载数据，看看它是什么样的：

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2 这个公共数据集适合解决什么问题？

如前所述，这是一个用于情绪分析的数据集。情绪分析是最常见的文本分类工具。该过程会分析文本片段以确定其中包含的情绪是积极的、消极的还是中性的。了解品牌和产品引发的社会情绪是现代企业必不可少的工具之一。

3 有用的链接

从以下链接中可以找到关于这个数据集的更多信息：

• Kaggle(https://www.kaggle.com/c/twitter-sentiment-analysis2)
• Kaggle(https://www.kaggle.com/kazanova/sentiment140)