Medium应用商店用户评论情感分析数据集-GooglePlay商店-英语-时间不限-raqhea
数据来源：互联网公开数据
标签：Medium,应用评论,用户反馈,情感分析,订阅,内容,界面,用户体验,roBERTa,自然语言处理,文本分类
数据概述：
本数据集包含了从Google Play商店抓取的Medium应用的用户评论数据。数据抓取使用google_play_scraper库，筛选出英语评论，并收集了所有评论内容。为了进行情感分析和分类，数据集经过了人工标注和模型训练。
数据经过人工标注，分为四个类别：
订阅（Subscription）：用户对Medium订阅服务的评价。
内容（Content）：用户对Medium平台上文章内容的评价，包括主题多样性和质量。
界面（Interface）：用户对应用的用户界面、搜索功能、推荐系统以及支付相关问题的评价。
用户体验（User Experience）：用户对应用的总体感受和评价，不属于上述任何一类的抽象评价。
使用约350条样本数据对roBERTa模型进行了微调，用于分类评论。随后，使用同一模型进行情感分析（未进行微调）。
数据收集和处理的详细信息，请参考Kaggle Notebook：https://www.kaggle.com/code/raqhea/automatically-collect-process-and-label-text-data
情感分析模型基于：https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment
数据用途概述：
该数据集可用于多种用途，包括：
情感分析：分析用户对Medium应用的整体情感倾向。
用户反馈分析：了解用户对应用不同方面的具体评价，如订阅服务、内容质量、界面设计等。
产品改进：帮助开发者和产品经理了解用户需求，进行针对性的产品优化。
市场调研：用于市场调研，了解用户对Medium平台的看法和态度。
自然语言处理研究：为自然语言处理研究提供数据，例如文本分类、情感分析等。
