Name: 真实世界担忧数据集
Creator: 伦敦大学学院

基本信息

模态

文本

大小

0.008074 GB

创建/更新时间

2020-05-15

资源简介

该数据集由伦敦大学学院创建，包含5000条文本（2500条短文本和2500条长文本），反映英国居民在COVID-19疫情期间的情感状态。数据收集于2020年4月英国封锁期间，旨在通过文本分析理解情感反应和担忧，并关联语言特征。应用领域包括情感分析、语言学研究及公共卫生政策评估。

原始链接

https://github.com/ben-aaron188/covid19worry and https://osf.io/awy7r/

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当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。

使用方式

数据集获取

git clone https://github.com/ben-aaron188/covid19worry and https:.git

curl -L -o repo.zip https://github.com/ben-aaron188/covid19worry and https:/archive/refs/heads/main.zip
unzip repo.zip

数据说明

该数据集由伦敦大学学院创建，包含5000条文本（2500条短文本和2500条长文本），反映英国居民在COVID-19疫情期间的情感状态。数据收集于2020年4月英国封锁期间，旨在通过文本分析理解情感反应和担忧，并关联语言特征。应用领域包括情感分析、语言学研究及公共卫生政策评估。

数据加载示例（表格/文本类）

import pandas as pd, glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))