x_dataset_11

Bittensor Subnet 13 X（Twitter）数据集是Bittensor Subnet 13去中心化网络的一部分，包含了来自X（前Twitter）平台的预处理推文数据。这些数据持续更新，为用户提供实时推文流，用于各种分析和机器学习任务，如情感分析、趋势检测、内容分析和用户行为建模等。数据集主要是英文的，但也包含多语言内容。数据集的结构包括推文文本、标签、推文中的hashtags、发布日期、经过编码的用户名和URL等。用户需要根据自身需求和数据的时间戳来创建数据划分。数据来源于遵守X平台服务条款和API使用指南的公共推文，所有个人信息都经过编码处理。

原始信息汇总

Bittensor Subnet 13 X (Twitter) Dataset 概述

数据集基本信息

• 许可证: MIT
• 多语言支持: 多语言
• 数据来源: 原始数据
• 任务类别:
  • 文本分类
  • 标记分类
  • 问答
  • 摘要
  • 文本生成
• 任务ID:
  • 情感分析
  • 主题分类
  • 命名实体识别
  • 语言建模
  • 文本评分
  • 多类分类
  • 多标签分类
  • 提取式问答
  • 新闻文章摘要

数据集描述

• 仓库: smmrokn/x_dataset_11
• 子网: Bittensor Subnet 13
• 矿工热键: 5EbfNMJZ1UeeLaTQaUujwjsmAATx6uf2K4WK2J2cqAzz6SCk

数据集摘要

该数据集是Bittensor Subnet 13去中心化网络的一部分，包含来自X（前Twitter）的预处理数据。数据由网络矿工持续更新，提供实时的推文流，适用于各种分析和机器学习任务。

支持的任务

• 情感分析
• 趋势检测
• 内容分析
• 用户行为建模

语言

主要语言为英语，但由于去中心化的创建方式，也可能是多语言的。

数据集结构

数据实例

每个实例代表一条推文，包含以下字段：

• text (字符串): 推文的主要内容。
• label (字符串): 推文的情感或主题类别。
• tweet_hashtags (列表): 推文中使用的标签列表，可能为空。
• datetime (字符串): 推文发布的日期。
• username_encoded (字符串): 用户名的编码版本，用于保护用户隐私。
• url_encoded (字符串): 推文中包含的URL的编码版本，可能为空。

数据分割

数据集持续更新，没有固定的分割。用户应根据自己的需求和数据的时戳创建自己的分割。

数据集创建

源数据

数据来自X（Twitter）上的公开推文，遵循平台的服务条款和API使用指南。

个人和敏感信息

所有用户名和URL都被编码以保护用户隐私。数据集不故意包含个人或敏感信息。

使用注意事项

社会影响和偏见

用户应注意X（Twitter）数据中潜在的偏见，包括人口统计和内容偏见。该数据集反映了X上表达的内容和观点，不应被视为一般人群的代表性样本。

限制

• 由于收集和预处理的去中心化性质，数据质量可能有所不同。
• 数据集可能包含社交媒体平台典型的噪声、垃圾邮件或无关内容。
• 由于实时收集方法，可能存在时间偏差。
• 数据集仅限于公开推文，不包括私人账户或直接消息。
• 并非所有推文都包含标签或URL。

附加信息

许可信息

数据集在MIT许可下发布。使用该数据集还受X使用条款的约束。

引用信息

如果使用该数据集进行研究，请引用如下：

@misc{smmrokn2025datauniversex_dataset_11, title={The Data Universe Datasets: The finest collection of social media data the web has to offer}, author={smmrokn}, year={2025}, url={https://huggingface.co/datasets/smmrokn/x_dataset_11}, }

贡献

如需报告问题或贡献数据集，请联系矿工或使用Bittensor Subnet 13治理机制。

数据集统计

• 总实例数: 69723084
• 日期范围: 2025-04-26T00:00:00Z 至 2025-05-14T00:00:00Z
• 最后更新时间: 2025-05-28T06:19:49Z

数据分布

• 带标签的推文: 7.79%
• 无标签的推文: 92.21%

前10标签

排名	主题	总数	百分比
1	NULL	54568303	90.95%
2	#indiapakistanwar	72186	0.12%
3	#riyadh	66070	0.11%
4	#tiktok	48794	0.08%
5	#rep	46454	0.08%
6	#ceasefire	35440	0.06%
7	#soonistheredpill	34051	0.06%
8	#thaifestivalspecialfm2025xml	31214	0.05%
9	#mygoldenbloodep9	27226	0.05%
10	#operationsindoor	26504	0.04%

更新历史

日期	新实例	总实例
2025-05-27T02:03:53Z	9723084	9723084
2025-05-27T02:52:02Z	10000000	19723084
2025-05-27T08:43:34Z	10000000	29723084
2025-05-27T14:15:03Z	10000000	39723084
2025-05-27T19:35:08Z	10000000	49723084
2025-05-28T00:56:02Z	10000000	59723084
2025-05-28T06:19:49Z	10000000	69723084

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

x_dataset_11数据集隶属于Bittensor Subnet 13去中心化网络，主要包含来自X（原Twitter）的预处理数据。该数据集通过平台矿工的持续更新，为用户提供了实时推文流，以支持各类分析和机器学习任务。数据采集严格遵循Twitter平台的服务条款和API使用指南，确保了数据的合法性和合规性。

使用方法

使用该数据集时，用户需自行创建数据划分，并根据具体研究或业务需求灵活运用。数据集适用于情感分析、趋势检测、内容分析、用户行为建模等多种场景。同时，用户应意识到Twitter数据中可能存在的偏差，并谨慎对待数据质量、噪声、垃圾信息等问题。在使用数据集时，还需遵守MIT许可证和Twitter的使用条款。

背景与挑战

背景概述

x_dataset_11数据集，作为Bittensor Subnet 13网络的一部分，汇集了来自X（原Twitter）的预处理数据。该数据集的创建旨在为研究者提供实时推文流，以支持各种分析和机器学习任务。数据集的构建始于对社交媒体动态的深入探究，其多语言特性使得研究不仅限于英语，也为多语言环境下的研究提供了宝贵的资源。自2007年起，该数据集便开始收集数据，至今已形成庞大的数据集合，对社交媒体数据挖掘、情感分析、趋势检测等领域产生了深远的影响。

当前挑战

尽管x_dataset_11数据集提供了丰富的社交媒体数据，但在使用过程中仍面临诸多挑战。数据质量因去中心化收集和预处理过程而可能存在波动；数据中可能包含噪音、垃圾信息和无关内容，这些都是社交媒体平台的常见问题。此外，实时收集方法可能导致时间偏差，且数据集仅限于公开推文，不包括私人账户或直接消息。在使用该数据集时，还需注意潜在的社会偏见和内容偏差，这些因素都可能对研究结果的准确性和有效性构成挑战。

常用场景

经典使用场景

x_dataset_11作为源自Twitter的社交数据集，其经典的使用场景主要集中于文本分类、命名实体识别、情感分析等自然语言处理任务。研究人员和开发人员可利用其提供的实时推文流进行情感倾向的判断，话题趋势的追踪，以及用户行为的深入分析，从而为社交媒体内容分析提供强有力的数据支撑。

解决学术问题

该数据集解决了社交媒体分析中常见的学术研究问题，如情感极性判断的不准确性、话题分类的模糊性以及命名实体识别的复杂性。通过提供大规模且多样化的推文数据，x_dataset_11助力研究者探索算法模型的优化路径，提高了相关任务的准确率和可靠性。

实际应用

在实际应用场景中，x_dataset_11被广泛应用于品牌监控、市场趋势分析、用户情绪追踪等领域。企业可以利用该数据集进行品牌形象的实时监控，通过分析公众的情感倾向和话题讨论，制定更有效的市场策略和危机应对措施。

数据集最近研究

最新研究方向

x_dataset_11数据集作为Bittensor Subnet 13网络的一部分，包含了来自X（前Twitter）的预处理数据，支持多种自然语言处理任务。近期研究集中于深入挖掘社交媒体动态，发展方向涉及情感分析、主题分类、命名实体识别、语言模型构建等。学者们利用此数据集进行趋势检测、内容分析以及用户行为建模，以探索社交媒体信息的深层价值和潜在应用，为理解社会舆论和传播机制提供了重要视角。