商品描述文本情感分析测试数据集ProductDescriptionTextSentimentAnalysisTestDataset-drewsy1991
数据来源：互联网公开数据
标签：商品描述, 情感分析, 文本分类, 机器学习, 电商, 商品推荐, 自然语言处理, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的商品描述信息，记录了商品的名称、类别、品牌、描述文本以及对应的情感倾向分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确地域限制，推测为全球电商平台。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（序号）、“test_id”（测试ID）、“name”（商品名称）、“item_condition_id”（商品状况ID）、“category_name”（商品类别）、“brand_name”（品牌名称）、“shipping”（是否包邮）、“item_description”（商品描述文本）、“desc_sentiment”（描述文本情感得分）、“Other_Words_Per”（其他词占比）、“Adjective_Words_Per”（形容词占比）、“Noun_Words_Per”（名词占比）、“Adverb_sentiment”（副词情感得分）、“Verb_sentiment”（动词情感得分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为df_test4.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、商品推荐等相关研究与应用。
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、文本挖掘等领域的学术研究，例如情感分析模型评估、特征工程探索等。
行业应用：可以为电商平台、市场研究机构等提供数据支持，特别是在商品推荐、用户评论分析、市场趋势预测等方面。
决策支持：支持企业进行市场营销策略优化、产品改进和用户体验提升。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，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商品描述文本与情感倾向之间的关系，以及构建基于文本特征的商品推荐系统，从而提升用户购物体验和销售业绩。
