俄罗斯银行客户评价情感分析数据集_Russian_Bank_Customer_Feedback_Sentiment_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 银行评价, 客户反馈, 情绪识别, 俄语, 金融科技, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯银行客户评价的文本数据，旨在用于情感分析和情绪识别。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了从2005年到2014年的客户评价信息。
地理范围：数据主要来源于俄罗斯银行的客户反馈，可能包括俄罗斯境内的银行。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中核心数据项包括：
bank-sentiment.csv：包含银行评价的情感得分，包括中性（Neutral）、积极（Positive）和消极（Negative）三个维度。
sentiment.csv：包含ID、sent_id以及中性、积极和消极情感得分。
bank-categories.csv：包含银行评价的类别信息，如空闲（Empty）、沟通（Communication）、价格（Price）、质量（Quality）、安全（Safety）等。
train.csv：包含句子、第一类别（1category）、第二类别（2category）和情感（sentiment）等信息，用于情感分类任务。
数据格式：主要为CSV格式，部分数据可能以文档（.docx）形式提供。数据已进行初步处理和结构化。
数据来源：数据可能来源于银行相关的在线评论、社交媒体或其他公开渠道，具体来源未明确说明。
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，例如情感极性分析、情绪趋势分析、主题建模等。
行业应用：为金融科技公司、银行、市场调研机构等提供数据支持，用于客户满意度分析、产品改进、舆情监测等。
决策支持：支持银行优化服务、提升客户体验，并为市场营销策略提供数据支撑。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索客户对俄罗斯银行服务的评价，分析不同银行的客户情绪差异，并识别影响客户情绪的关键因素。
