情感分析预测概率数据集SentimentAnalysisPredictionProbability-zhipenzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 预测概率, 机器学习, 深度学习, 数据挖掘, 模型评估, 情感识别
数据概述：
该数据集包含基于深度学习模型的情感分析预测结果，记录了文本数据的情感倾向预测概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为模型预测的静态结果集合。
地理范围：数据未限定地理范围，推测为通用情感分析场景下的文本数据。
数据维度：主要包含预测概率值，以及可能用于标识文本的ID等信息。预测概率值通常代表模型对文本属于某一情感类别的置信度。
数据格式：CSV格式，文件名多样，包含“pred_proba”或“submission”等关键词，具体文件名指示了数据来源和模型类型（如denselight_LAMA）。
来源信息：数据来源于深度学习模型对文本数据进行情感分析后的预测结果，具体模型和数据来源信息包含在文件名中。该数据集适合用于模型评估、结果分析和进一步研究。
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：适用于情感分析、自然语言处理和机器学习等领域的研究，如模型性能评估、预测结果分析、不同模型比较等。
行业应用：可应用于舆情监测、市场调查、客户反馈分析等，为企业提供数据支持，帮助企业了解公众情感，优化产品和服务。
决策支持：支持情感分析相关的决策制定，例如辅助营销策略制定、产品改进等。
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，帮助学生和研究人员深入理解情感分析模型的应用和评估。
此数据集特别适合用于探索不同模型在情感分析任务上的表现差异，分析预测概率的分布规律，从而优化模型和提升预测精度。
