x_dataset_57071

该数据集是Bittensor Subnet 13去中心化网络的一部分，包含来自X（前身为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。数据集主要包含英文内容，但也可能包含多语言内容。数据集的结构包括推文文本、标签、推文中的标签、发布时间、编码的用户名和编码的URL。数据集的使用需注意潜在的偏见和限制，如数据质量、噪声和时态偏差。数据集遵循MIT许可证，并需遵守X的使用条款。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 名称: Bittensor Subnet 13 X (Twitter) Dataset
• 存储库: rainbowbridge/x_dataset_57071
• 子网: Bittensor Subnet 13
• 矿工热点密钥: 5F2S4Xnn1UqWXhWmdu1kgfeu1ZpFoQEYbxF8oCNpRHnMZNar
• 许可证: MIT
• 语言: 主要为英语，但由于去中心化的创建方式，可能为多语言
• 总实例数: 38,314,331
• 日期范围: 2025-01-21至2025-02-04
• 最后更新: 2025-02-10

数据集描述

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，为各种分析和机器学习任务提供实时推文流。

支持的任务

• 文本分类
• 令牌分类
• 问题回答
• 摘要
• 文本生成

具体任务ID

• 情感分析
• 主题分类
• 命名实体识别
• 语言建模
• 文本评分
• 多类别分类
• 多标签分类
• 提取式问答
• 新闻文章摘要

数据集结构

数据实例字段

• text: 推文的主要内容
• label: 推文的情感或主题类别
• tweet_hashtags: 推文中使用的标签列表
• datetime: 推文发布日期
• username_encoded: 经过编码的用户名，以保护用户隐私
• url_encoded: 推文中包含的URL的编码版本

数据拆分

数据集持续更新，没有固定的拆分。用户应根据需求和数据的时间戳创建自己的拆分。

使用数据的注意事项

• 考虑到社交影响和偏见
• 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平台典型的噪声、垃圾邮件或不相关内容
• 时间偏差可能存在，因为数据是实时收集的
• 数据集仅限于公开推文，不包括私人账户或直接消息
• 不是所有推文都包含标签或URL

版权信息

数据集在MIT许可下发布。使用此数据集也受到X服务条款的约束。

引用信息

@misc{rainbowbridge2025datauniversex_dataset_57071, title={The Data Universe Datasets: The finest collection of social media data the web has to offer}, author={rainbowbridge}, year={2025}, url={https://huggingface.co/datasets/rainbowbridge/x_dataset_57071}, }

数据统计

• 推文带标签比例: 45.74%
• 推文不带标签比例: 54.26%
• 前10大标签及占比

排名	主题	总计数	百分比
1	NULL	20,790,565	54.26%
2	#riyadh	281,003	0.73%
3	#zelena	220,527	0.58%
4	#tiktok	171,165	0.45%
5	#bbb25	102,659	0.27%
6	#ad	100,989	0.26%
7	#jhope_at_galadespiècesjaunes	67,704	0.18%
8	#granhermano	55,367	0.14%
9	#trump	52,213	0.14%
10	#pr	51,996	0.14%

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

x_dataset_57071数据集构建于Bittensor Subnet 13网络中，该网络通过去中心化的数据采集方式，从X（原Twitter）平台收集并预处理数据。数据集持续更新，由网络矿工提供实时推文流，以供多样化的分析和机器学习任务使用。

特点

本数据集具备多语言特性，以英语为主，但因去中心化的创建方式，亦包含其他语言。其支持多种任务类别，如文本分类、命名实体识别、语言模型构建等，并具有实时更新、多样化的推文内容等特点。数据集在保护用户隐私方面做了特别处理，对用户名和URL进行了编码。

使用方法

用户在使用该数据集时，可根据需求和数据时间戳自行创建数据划分。由于数据集的实时更新特性，用户需注意数据质量可能存在波动，并可能包含社交媒体平台常见的噪音、垃圾信息或无关内容。在使用时，还应考虑潜在的社交影响和偏见问题。

背景与挑战

背景概述

x_dataset_57071数据集，作为Bittensor Subnet 13分布式网络的一部分，收集了来自X（前Twitter）的预处理数据。该数据集自2025年起，由网络矿工持续更新，为各种分析和机器学习任务提供实时推文流。该数据集的主要研究人员或机构为rainbowbridge，其核心研究问题涉及社交网络的动态分析、情感分析、趋势检测等内容，对社交媒体数据挖掘和自然语言处理领域产生了显著影响。

当前挑战

该数据集在构建和应用过程中面临的挑战包括：确保数据质量的一致性，由于数据是去中心化收集和预处理，可能存在数据噪声、垃圾邮件或无关内容；处理社交媒体数据中的固有偏见，如 demographic 和 content biases；此外，数据集的实时性可能导致时间偏见，且仅限于公开推文，不包括私人账户或直接消息。

常用场景

经典使用场景

x_dataset_57071作为源自Twitter的社交网络数据集，其经典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领域。研究人员可以借助该数据集，对推文内容进行情感倾向性判断，识别推文中的主题类别，或是抽取关键实体信息，从而深入探索社交媒体中的用户行为模式与内容趋势。

解决学术问题

该数据集解决了社交媒体数据研究中关于实时性、多样性与隐私保护的挑战。它为学术研究提供了实时更新的数据流，有助于研究者捕捉最新的社交媒体动态，同时通过编码用户名和URLs来保护用户隐私。此外，该数据集也助力于解决文本数据中的噪声与偏差问题，为研究提供了丰富的多标签与多类别的标注数据。

衍生相关工作

基于x_dataset_57071，研究者们衍生出了众多相关工作，如情感分析模型、社交媒体影响力评估工具、以及用于监测特定事件或话题的仪表板。这些工作不仅扩展了数据集的应用范围，也推动了社交媒体数据分析领域的发展，为理解网络舆论与用户行为提供了新的视角与方法论。