美食评论情感分析数据集FoodReviewSentimentAnalysis-anirudhtpenumatcha
数据来源：互联网公开数据
标签：美食评论, 情感分析, 文本分类, 评论数据, 机器学习, 自然语言处理, 食谱, 用户评价
数据概述：
该数据集包含来自美食评论平台的用户评论数据，记录了用户对不同食谱的评价。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2021年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但评论内容涉及各类食谱，推测为全球范围内的用户评价。
数据维度：数据集包括“ID”，“RecipeNumber”，“RecipeCode”，“RecipeName”，“CommentID”，“UserID”，“UserName”，“UserReputation”，“CreationTimestamp”，“ReplyCount”，“ThumbsUpCount”，“ThumbsDownCount”，“BestScore”和“Recipe_Review”等字段，其中“Recipe_Review”字段包含用户撰写的评论文本，是情感分析的核心数据。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，便于进行模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的美食评论平台，已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和用户行为分析等研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析等领域的学术研究，如情感极性分析、评论主题提取等。
行业应用：为餐饮行业、食谱网站和社交媒体平台提供数据支持，尤其在用户反馈分析、菜品推荐、口碑管理等方面具备实用性。
决策支持：支持餐饮企业的产品优化、市场营销策略制定和用户体验改进。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解和应用情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与食谱之间的关联关系，分析用户情感倾向，并构建情感分析模型，以提升用户体验和决策效率。
