酒店评论情感分析数据集HotelReviewSentimentAnalysis-cthitrn
数据来源:互联网公开数据
标签:情感分析, 酒店评论, 文本挖掘, 自然语言处理, 情感极性, 评价维度, 数据标注, 机器学习
数据概述:
该数据集包含来自越南酒店的评论数据,记录了用户对酒店各方面的评价,适用于情感分析和文本挖掘等任务。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标明时间,可视为静态评论数据集。
地理范围:数据主要来源于越南地区的酒店。
数据维度:数据集包含多个评价维度,如清洁度、舒适度、设计与特色、总体评价等,每个维度下又细分为多个子项。主要字段包括:Review-FACILITIESCLEANLINESS, FACILITIESCOMFORT, FACILITIESDESIGN&FEATURES, FACILITIESGENERAL, FACILITIESMISCELLANEOUS, FACILITIESPRICES, FACILITIESQUALITY, FOOD&DRINKSMISCELLANEOUS, FOOD&DRINKSPRICES, FOOD&DRINKSQUALITY, FOOD&DRINKSSTYLE&OPTIONS, HOTELCLEANLINESS, HOTELCOMFORT, HOTELDESIGN&FEATURES, HOTELGENERAL, HOTELMISCELLANEOUS, HOTELPRICES, HOTELQUALITY, LOCATIONGENERAL, ROOMSCLEANLINESS, ROOMSCOMFORT, ROOMSDESIGN&FEATURES, ROOMSGENERAL, ROOMSMISCELLANEOUS, ROOMSPRICES, ROOMSQUALITY, ROOM_AMENITIESCLEANLINESS, ROOM_AMENITIESCOMFORT, ROOM_AMENITIESDESIGN&FEATURES, ROOM_AMENITIESGENERAL, ROOM_AMENITIESMISCELLANEOUS, ROOM_AMENITIESPRICES, ROOM_AMENITIESQUALITY。
数据格式:CSV格式,包含训练集(train.csv)、开发集(dev.csv)和测试集(test.csv),便于数据处理和分析。
来源信息:数据来源于VLSP2018-SA-Hotel数据集,经过标注和整理。
该数据集适用于情感分析、评价维度分析、文本分类等研究和应用。
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,例如酒店评论情感极性分析、评价维度重要性研究等。
行业应用:可为酒店行业提供数据支持,用于改进服务质量、提升客户满意度、优化营销策略等。
决策支持:支持酒店管理层进行决策,例如了解顾客对酒店各方面的评价,从而有针对性地改进服务。
教育和培训:作为自然语言处理和情感分析课程的实训素材,帮助学生和研究人员理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索酒店评论的情感分布规律,帮助用户实现提升服务质量、优化酒店运营的目标。