情感分析数据集EvalML-PS-06-基于RoBERTa模型-多版本
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,自然语言处理,文本分类,RoBERTa,模型比较,机器学习,数据集
数据概述：
本数据集为EvalML-PS-06情感分析数据集，基于RoBERTa模型，包含多个版本，旨在用于情感分析任务的实验和模型比较。数据集中包含使用不同RoBERTa模型变体（如infonce、dime、lidar、sentence-entropy、curvature）生成的预测结果或中间特征。这些模型变体在不同的文本特征提取和情感倾向判断方面有所侧重，为研究者提供了丰富的对比分析素材。
数据用途概述：
该数据集主要用于情感分析模型的性能评估、不同RoBERTa模型变体的比较研究、以及探索各种特征工程方法对情感分析效果的影响。研究人员可以利用该数据集进行模型训练、调优、以及与其他情感分析模型的对比实验。此外，该数据集也适用于自然语言处理课程的教学实践，帮助学生理解情感分析任务的流程和模型评估方法。
