x_dataset_104

Bittensor子网13 X（Twitter）数据集是一个去中心化网络的一部分，包含来自X（Twitter）的预处理推文数据。数据持续更新，没有固定的分割，用户需要根据时间戳创建自己的分割。数据集在数据字段、分布和更新历史方面进行了描述。

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
  • 问答系统
  • 摘要生成
  • 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
  • 抽取式问答
  • 新闻文章摘要

数据集描述

• 仓库: smmrokn/x_dataset_104
• 子网: Bittensor Subnet 13
• 矿工热键: 5FEakfKGvDKf78Wb4SjvqMePU2FYhjmCEV5dr61F5TYuBWzt

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: 英语，但也可能是多语言。

数据集结构

数据实例

每个实例代表一条推文。

数据字段

• 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。
• 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。

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间戳创建自己的分割。

数据集创建

源数据

数据来自X（Twitter）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）数据中可能存在的偏见，包括人口统计和内容偏见。

限制

• 数据质量可能因去中心化的收集和预处理而有所不同。
• 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

许可证信息

数据集在MIT许可证下发布。使用此数据集还受X使用条款的约束。

引用信息

@misc{smmrokn2025datauniversex_dataset_104, 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_104}, }

数据集统计

• 总实例数: 9839820
• 日期范围: 2025-06-19T00:00:00Z 至 2025-06-21T00:00:00Z
• 最后更新: 2025-07-23T01:33:29Z

数据分布

• 带标签的推文: 7.11%
• 不带标签的推文: 92.89%

前10个标签

排名	主题	总数	百分比
1	NULL	8209879	92.15%
2	#riyadh	21211	0.24%
3	#loveisland	13758	0.15%
4	#secretstory	11540	0.13%
5	#tiktok	6702	0.08%
6	#newt	5515	0.06%
7	#ピッコマ	4545	0.05%
8	#loveislanduk	3848	0.04%
9	#ad	3585	0.04%
10	#الذكرى_الثامنه_لبيعة_وووووولي_العهد	3361	0.04%

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集构建于Bittensor Subnet 13去中心化网络框架下，通过实时采集X平台（原Twitter）的公开推文数据形成动态语料库。采用分布式矿工节点网络进行数据预处理，严格遵循平台API协议，对用户名和URL进行加密处理以保护隐私，原始数据经过清洗后保留文本内容、情感标签、话题标签等结构化字段。数据采集过程采用时间戳标记机制，确保数据流的时序完整性。

特点

作为多语言社交媒体数据集，其核心特征体现在动态更新的实时性（48小时内采集近千万条实例）和去中心化架构带来的数据多样性。字段设计兼顾学术研究需求与隐私合规，包含加密用户标识、标准化时间戳及多级标签体系。值得注意的是，92.15%的实例未包含话题标签，反映了真实社交媒体的内容分布特性，同时存在#riyadh等地域性标签的显著聚集现象。

使用方法

研究者可通过HuggingFace平台直接加载数据集，建议根据时间戳字段划分训练验证集以应对数据流的时序特性。该数据集支持文本分类、实体识别等多类NLP任务，使用时应考虑社交媒体的固有偏差，推荐配合数据统计文件（stats.json）进行样本均衡处理。引用需遵循MIT许可协议，并注意遵守X平台的附加使用条款。

背景与挑战

背景概述

x_dataset_104数据集由Bittensor Subnet 13去中心化网络于2025年创建，旨在提供来自X（原Twitter）的实时社交媒体数据流。该数据集由Macrocosm OS团队主导开发，通过分布式矿工网络持续更新，为情感分析、主题分类、命名实体识别等多任务研究提供支持。作为去中心化数据生态的典型代表，它不仅革新了传统社交媒体数据的采集模式，更通过隐私保护机制为自然语言处理领域注入了新的研究范式。其多语言特性和实时更新特性，使其成为分析网络舆情动态和用户行为模式的重要基准资源。

当前挑战

该数据集面临的核心挑战体现在两个维度：在领域问题层面，社交媒体数据固有的噪声与偏见对模型鲁棒性提出严峻考验，特别是话题分布失衡（92.15%无标签数据）导致分类任务性能波动；实时数据流中突发事件的语义漂移现象，给趋势预测任务带来概念漂移难题。在构建过程中，去中心化采集机制引发数据质量不一致问题，包括重复内容过滤、多语言混合样本对齐等工程挑战；隐私保护要求下的用户名编码方案，虽符合伦理规范，但阻碍了用户画像研究的纵向追踪能力。

常用场景

经典使用场景

在社交媒体分析领域，x_dataset_104数据集以其丰富的文本内容和结构化字段成为研究者的重要工具。该数据集特别适用于情感分析和主题分类任务，通过分析推文中的文本内容和标签，研究者能够深入理解公众情绪和社会话题的演变趋势。其多语言特性进一步拓展了跨文化研究的可能性，为全球社交媒体动态提供了宝贵的数据支持。

衍生相关工作

基于x_dataset_104数据集，学术界已衍生出多项重要研究成果。其中包括改进型情感分析算法、跨语言话题检测模型以及社交网络传播动力学研究。这些工作不仅推动了自然语言处理技术的发展，也为计算社会科学提供了新的研究方法。数据集特有的去中心化采集方式更激发了对分布式数据质量控制机制的研究热潮。

数据集最近研究

最新研究方向

在社交媒体分析领域，x_dataset_104数据集因其多语言特性和实时更新机制，成为研究热点。当前研究聚焦于利用该数据集进行情感分析和趋势检测，特别是在跨文化语境下的用户行为建模。随着去中心化数据采集技术的成熟，该数据集在命名实体识别和内容生成任务中展现出独特优势。近期相关研究探索了如何结合大语言模型，从海量推文中提取有价值的社会动态信息，为舆情监控和品牌管理提供数据支持。