餐厅评论情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-lakshmi25npathi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 评论数据, 餐厅评价, 自然语言处理, 情感极性, 机器学习, 消费者行为
数据概述：
该数据集包含来自餐厅评论网站的评论数据，记录了顾客对餐厅的评价，并标注了情感极性与情感得分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年1月至2020年9月。
地理范围：数据来源于特定餐厅的评论，未明确标注地理位置，但评论语言为英语，推测可能位于英语为主要语言的国家或地区。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（序号）、“Title”（评论标题）、“ReviewDate”（评论日期）、“Stay Date”（就餐日期）、“comments”（评论内容）、“Restaurant_Name”（餐厅名称）、“Review_Sentiment”（评论情感极性，如POSITIVE）和“Sentiment_Score”（情感得分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为sentiment_analysis.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的餐厅评论网站，已进行初步的数据清洗和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和消费者行为研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析、市场营销等领域的学术研究，如情感分析模型的构建、消费者行为分析、评论数据挖掘等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，尤其是在客户体验分析、餐厅声誉管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行决策，例如通过分析顾客评论来改进服务、优化菜单和提升顾客满意度。
教育和培训：作为情感分析、文本挖掘、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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对餐厅的评价与情感极性之间的关系，帮助用户实现对餐厅评价的量化分析，并为改进餐厅服务提供数据支撑。
