疫情初期微博的真实语料，挺适合做自然语言和数据挖掘模型训练的，尤其是你想搞点中文文本的情感、舆情监测这类应用。数据量还可以，噪声也比较真实，不是那种过度清洗过的“完美”数据，用来训练模型会更贴近实战。

2020 年初的微博数据，不少关于疫情的内容，文本情绪波动大，话题也集中，拿来做情感分类、话题聚类都蛮合适。是你要测试新模型效果，这种有时间标签、有热点背景的数据，比新闻摘要强多了。

你也可以顺手搭配一些好用的库，比如用jieba做中文分词，用sklearn或transformers跑分类模型。数据方面注意下：有些文本会带点错别字、网络词，要么你提前做预，要么就把这当成鲁棒性测试的素材了，挺锻炼模型抗干扰能力的。

如果你是刚入门，可以先看看这篇《Python 自然语言的实践应用》，讲得还算清楚，跟微博文本这套数据结合练手正好。

另外也别错过这些资料，像统计自然语言综述和学习爬虫和自然语言的入门指南，一边爬一边训，思路就清晰了。嗯，还有 MATLAB 的那套工具集，虽然偏冷门，但也挺有意思。

如果你搞过微博相关项目，那篇《微博应用中的数据挖掘技术》也能给你点启发。建议你搭建一个小项目跑一遍，数据是真实的，模型才好调。