餐厅评论情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-darmaniskatsavria
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 餐厅评论, 自然语言处理, 情感极性, 机器学习, 语料库, 评价分析
数据概述：
该数据集包含来自餐厅评论的数据，记录了顾客对餐厅的评价文本及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据涵盖了餐厅评论，未限定具体地理位置，推测可能涉及全球范围内的餐厅。
数据维度：数据集包括“Review ID”（评论编号）、“Sentence ID”（句子编号）、“Text”（评论文本）、“Category”（评论类别）、“Polarity”（情感极性）、“Tokens”（分词结果）、“Stems”（词干提取）、“Lemmas”（词形还原）、“Unigrams”（一元词组）、“Bigrams”（二元词组）和“Trigrams”（三元词组）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train_df.csv、test_df.csv和all_dfs_preproceessed_unshuffled.csv三个文件，方便进行数据分析和模型训练。数据已进行预处理，包括分词、词干提取、词形还原等。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等自然语言处理任务，尤其适用于研究顾客评价与情感极性的关系。
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、自然语言处理领域的学术研究，例如情感极性分析、评论文本分类、情感词典构建等。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，可用于顾客反馈分析、产品改进、市场营销策略制定等。
决策支持：支持企业进行市场调研、竞争分析、用户体验优化，帮助企业提升服务质量和客户满意度。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索顾客评论与情感极性之间的关系，帮助用户构建情感分析模型，提升对顾客反馈的理解和响应能力。
