餐饮评论情感分析数据集RestaurantReviewsSentimentAnalysis-wistianiastuti
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 餐饮评论, 自然语言处理, 文本分类, 情绪识别, 数据标注, 机器学习, 印度
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台的餐饮评论数据，记录了用户对餐厅的评价及对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态评论数据。
地理范围：数据可能来源于印度地区的Zomato平台。
数据维度：数据集包含“Review”（评论文本）和“Review-sentiment”（评论对应的情感标签，如positive，negative等）两个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为zomato_reviews.csv，便于文本处理和情感分析模型构建。
来源信息：数据来源于Zomato平台的用户评论，并已进行情感标注。
该数据集适合用于情感分析、自然语言处理和文本分类等领域的研究与应用。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，特别是在市场调研、用户反馈分析、餐厅口碑管理等方面。
决策支持：支持餐饮企业进行服务质量评估、产品改进和营销策略优化。
教育和培训：作为情感分析、自然语言处理等课程的实训数据，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的关系，帮助用户实现对餐厅评价的量化分析，以及对消费者偏好的深入理解。
