电影评论情感分析数据集MovieReviewSentimentAnalysisDataset-tanbeerjubaer
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 电影评论, 文本分类, 情感极性, 影评, 自然语言处理, 观众反馈, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自电影评论网站的影评数据，记录了针对多部电影的观众评论及其情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据文件名中的年份，影评涵盖了从1994年至2019年间的电影。
地理范围：数据来源于全球范围内的电影评论，未限定具体国家或地区。
数据维度：数据集包括两种类型的数据：一种是包含“username”（用户名）、“rating”（评分）、“helpful”（有用计数）、“total”（总计数）、“date”（日期）、“title”（评论标题）和“review”（评论内容）的结构化影评数据；另一种是包含“Label”（情感标签）和“Review”（评论内容）的标注数据集，以及包含“Review”（评论内容）和“Rating”（评分）的评论数据。
数据格式：CSV格式，共包含23个CSV文件，文件名以电影名或情感类别命名，便于按电影或情感类别进行分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、电影评论分析等研究，为自然语言处理和机器学习提供了丰富的应用素材。
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、文本挖掘和自然语言处理领域的学术研究，如情感极性分析、评论主题提取、用户行为分析等。
行业应用：可应用于电影推荐系统、舆情监测、市场调研等，帮助企业了解观众对电影的评价和反馈。
决策支持：为电影制作方、发行方提供数据支持，帮助其优化电影内容、制定营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索观众对不同电影的情感反应，以及不同情感表达方式之间的差异，帮助用户构建情感分类模型、提升推荐准确率。
