分诊评论数据集-附带优先级和标签层次结构
数据来源：互联网公开数据
标签：自然语言处理,机器学习,情感分析,评论分诊,主题建模,协作
数据概述：
本数据集包含4,992行结构化信息，来源于一个用于管理和优先处理协作环境中评论的分诊系统。通过使用高级机器学习技术，如GEMMA-2B进行意图分类，Hugging Face模型进行情感分析，以及潜在狄利克雷分配（LDA）进行主题建模，每个评论在紧急程度、重要性、情感、可操作性、解决状态和主题相关性等六个维度上进行了分析。
数据用途概述：
该数据集适用于自然语言处理（NLP）、分层评论分类、反馈优先级策略制定以及训练动态评论管理的机器学习模型等多种场景。研究人员可以利用此数据进行各种NLP任务，实现评论的多层次分类，制定有效的反馈优先级策略，并训练机器学习模型以优化评论管理流程。
举例：
本数据集中的每一个评论都附带有多级标签分类（从level_0到level_4）、优先级分数、情感分析结果和LDA主题。例如，一条评论可能被标记为“紧急”（紧急程度）、“重要”（重要性）、“正面情感”（情感分析）和“产品反馈”（LDA主题），并且具有一个反映其整体重要性的优先级分数。这些信息有助于用户快速识别和处理关键评论，从而提高协作效率。
