餐厅评价情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-jeff93
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 评论数据, 情感极性, 机器学习, 数据标注, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的用户评论数据，记录了用户对餐厅的评价文本及其对应的情感标签，用于情感分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评论数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但评论内容涉及具体餐厅体验，推测为全球范围内的餐厅评价。
数据维度：数据集包含“text”（评论文本）和“label”（情感标签，仅存在于labeled_data.csv中，未提供标签定义，通常为二分类或多分类）。
数据格式：CSV格式，包含labeled_data.csv（已标注情感标签）和unlabeled_data.csv（未标注情感标签）两个文件，便于文本处理和情感分析模型构建。
来源信息：数据来源于公开的网络评论，经过整理形成，并分为已标注和未标注两部分，便于研究和应用。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等领域的研究和应用。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，如情感极性分析、情感分类模型构建、评论主题提取等。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，可用于餐厅评价分析、顾客满意度调查、市场反馈分析、产品改进等。
决策支持：支持餐饮企业进行市场营销策略优化、服务质量提升、产品改进方向决策等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与情感极性之间的关系，构建情感分类模型，实现对餐厅评价的自动化分析，进而提升用户体验和商业决策的精准性。
