情感分析模型评估结果数据集_Sentiment_Analysis_Model_Evaluation_Results
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 模型评估, 文本分类, 二分类, 机器学习, 结果分析, 准确率, F1值
数据概述：
该数据集包含情感分析模型的评估结果，记录了使用RoBERTa模型在二分类情感分析任务上的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为模型评估的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用情感分析场景。
数据维度：数据集的核心是模型在不同评估指标下的表现，包括epoch（训练轮数）、steps（训练步数）、cossim_accuracy（余弦相似度准确率）、cossim_f1（余弦相似度F1值）、manhatten_accuracy（曼哈顿距离准确率）、manhatten_f1（曼哈顿距离F1值）、euclidean_accuracy（欧式距离准确率）、euclidean_f1（欧式距离F1值）、dot_accuracy（点积准确率）、dot_f1（点积F1值）等。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，其中包含模型在不同度量标准下的数值结果，并辅以JSON格式的配置文件，用于定义模型的结构和参数。
来源信息：数据来源于对RoBERTa模型在情感分析任务上的训练与评估过程，评估结果经过整理和计算，以CSV格式呈现。
该数据集适合用于情感分析模型性能的评估与对比，以及不同度量指标对模型的影响分析。
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、机器学习等领域的研究，可以用于分析不同距离度量方式对情感分析模型性能的影响。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其适用于情感分析模型的优化与迭代，例如在客户反馈分析、舆情监控等领域。
决策支持：支持企业在选择情感分析模型时，进行数据驱动的决策，评估不同模型的优劣。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等课程的辅助材料，帮助学生理解模型评估方法和指标，以及不同评估指标之间的关系。
此数据集特别适合用于评估不同距离度量方式对情感分析模型性能的影响，并帮助用户优化模型选择、提升模型预测精度。
