电影评论情感分析数据集MovieReviewSentimentAnalysis-muhammadahsanalikhan
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 电影评论, 自然语言处理, 机器学习, 情感极性, 数据标注, 文本挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电影评论网站的评论文本，并附带对应的情感标签，用于情感分析任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但评论内容涉及全球范围的电影作品。
数据维度：数据集包含两部分主要数据：train.csv和test.csv，均包含“review”（评论文本）和“sentiment”（情感标签，如positive或negative）两个字段。此外，还包含y_preds.csv，其中包含多个模型（如SVM、AFINN、MNB、DistilBERT）的预测结果以及真实的sentiment标签。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和y_preds.csv三个文件，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源未明确，可能来自公开的电影评论网站或数据集。数据已进行初步处理，包含文本和情感标签。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、机器学习模型的训练与评估。
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领域的学术研究，如情感分析算法的对比、文本特征提取、情感极性分析等。
行业应用：为电影行业提供数据支持，可以用于电影推荐系统、舆情分析、用户反馈分析等。
决策支持：支持电影制作方、发行方了解观众对电影的评价，辅助市场策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解情感分析的流程与方法。
此数据集特别适合用于探索评论文本与情感极性的关系，评估不同情感分析模型的性能，并进行情感分析技术的实践与应用。
