Reddit评论得分预测数据集-2021-ehallmar
数据来源：互联网公开数据
标签：Reddit,评论,预测,机器学习,神经网络,BOW,词嵌入,LSTM,数据集,高赞评论,低赞评论
数据概述：
本数据集包含从Reddit平台上提取的400万条评论，其中200万条是最低评分的评论（高度负面评价），200万条是最高评分的评论（高度正面评价）。数据集还包括每条评论的文本内容及其父评论的元数据，便于进行评论得分预测分析。该数据集选自超过3.8亿条Reddit评论的更大数据集中。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习和深度学习模型的训练与评估，特别是针对评论得分预测的场景。研究人员和数据科学家可以利用此数据集开发和改进预测模型，优化推荐系统或内容筛选算法。此外，该数据集还可以用于自然语言处理任务，如情感分析、文本分类等。对于教育和培训目的，该数据集提供了一个丰富的资源库，帮助学习者理解神经网络、词袋模型（BOW）和长短时记忆网络（LSTM）等技术在文本分析中的应用。
数据集内容：
- 评论文本：每条评论的具体内容
- 得分：评论的得分情况（高度正面或高度负面）
- 父评论文本：父评论的具体内容
- 父评论得分：父评论的得分情况
- 评论时间戳：评论发布时间
- 子评论数量：评论的回复数量
- 作者：评论作者的用户名
该数据集来源于Pushshift.io，具有高度的多样性和代表性，适用于多种研究和应用需求。
