餐饮评论情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-kipsmith
数据来源:互联网公开数据
标签:情感分析, 评论数据, 自然语言处理, 文本分类, 餐饮行业, 情绪识别, 机器学习, 数据标注
数据概述:
该数据集包含来自餐饮行业的消费者评论数据,记录了用户对餐厅的评价信息,并标注了相应的情感极性。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注具体时间,可视为静态评论数据集。
地理范围:数据覆盖范围未明确,但评论内容涉及餐饮消费体验,推测为面向本地或线上餐饮服务的评论。
数据维度:
train.csv: 包含“label”(情感标签,可能为正向、负向或中性)和“comment”(评论文本)两个字段。
test_new.csv: 包含“id”(评论唯一标识符)和“comment”(评论文本)两个字段,用于模型测试。
sample.csv: 包含“id”(评论唯一标识符)和“label”(情感标签,可能为正向、负向或中性)两个字段,用于提交结果。
数据格式:CSV格式,分别对应train.csv、test_new.csv和sample.csv三个文件,便于文本处理和情感分析建模。数据已进行初步的结构化处理,提取出评论文本及情感标签。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等相关领域的研究与应用。
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,如情绪识别、情感极性分析、观点挖掘等。
行业应用:为餐饮行业提供数据支持,例如,用于构建客户反馈分析系统、提升服务质量、改进菜品口味、市场营销策略分析等。
决策支持:支持餐饮企业基于消费者评论进行决策,包括菜单优化、服务改进、市场定位等。
教育和培训:作为自然语言处理、情感分析、机器学习等课程的实训数据,帮助学生和研究人员理解和实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索消费者评论与情感极性的关系,帮助用户构建情感分析模型、优化餐饮服务、提升品牌口碑。