儿童书籍评论文本情感分析数据集Children-sBookReviewsSentimentAnalysisDataset-katienan
数据来源：互联网公开数据
标签：文本情感分析, 儿童书籍, 评论数据, 自然语言处理, 情感分类, 机器学习, 文本分类, 图神经网络
数据概述：
该数据集包含来自儿童书籍评论的文本数据，记录了不同书籍的评论内容及相关信息，主要用于情感分析和文本分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地理位置，评论内容涵盖各类儿童书籍。
数据维度：数据集包括以下字段：text（评论文本）、category（书籍类别）、label（情感标签，可能为正向、负向或中性）、node_id（节点ID，可能用于图结构分析）、neighbour（邻居节点信息，用于图结构构建）。
数据格式：数据集以CSV和PyTorch（.pt）格式提供，CSV文件包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）和Children.csv文件，便于文本处理和分析。pt文件可能包含了预处理后的数据或模型相关信息。
来源信息：数据集来源于对儿童书籍评论的收集与整理，具体来源信息未在数据集中明确说明。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、图神经网络等研究，以及相关模型的训练和评估。
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：适用于情感分析、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，如情感极性分析、主题建模、评论摘要等。
行业应用：可以为出版行业、教育领域提供数据支持，用于书籍推荐系统、用户反馈分析、市场调研等。
决策支持：支持出版商、作者等进行市场趋势分析、内容优化、用户偏好分析等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据集，帮助学生理解文本情感分析原理和方法。
此数据集特别适合用于探索儿童书籍评论中的情感表达规律，以及构建能够准确识别情感倾向的机器学习模型，从而提升用户体验和市场竞争力。
