Ugam电商产品评论情感分析与主题分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析,主题分类,评论数据,电商,自然语言处理,机器学习,文本挖掘
数据概述：
本数据集包含电商平台上的产品评论数据，旨在用于情感分析和主题分类研究。 数据集包含训练集和测试集，训练集共6136条评论，测试集共2631条评论。 每条评论都附有多个标签，用于标识评论中涉及的主题和情感极性。
数据字段包括：
Id：评论的唯一标识符，整数型。
Review：用户撰写的评论内容，字符串型。
Components：评论是否涉及产品组件，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Delivery and Customer Support：评论是否涉及配送和客户支持，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Design and Aesthetics：评论是否涉及设计和美学，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Dimensions：评论是否涉及产品尺寸和大小，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Features：评论是否涉及产品功能，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Functionality：评论是否涉及产品功能，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Installation：评论是否涉及产品安装，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Material：评论是否涉及产品材质，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Price：评论是否涉及产品价格，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Quality：评论是否涉及产品质量，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Usability：评论是否涉及产品可用性，字符串型，1表示涉及，0表示不涉及。
Polarity：评论的情感极性，整数型，1表示积极情感，0表示消极情感。
数据用途概述：
该数据集主要用于训练和评估情感分析和多标签分类模型。 研究人员可以利用此数据进行以下任务：
1. 情感分析：预测评论的情感极性（正面/负面）。
2. 主题分类：识别评论中讨论的主题。
3. 多标签分类：同时预测评论的情感极性和主题。
4. 文本挖掘：探索评论数据中的词汇、短语和模式。
5. 模型优化：通过调整模型参数和特征工程来提高模型的准确性。
该数据集适用于自然语言处理、机器学习、文本挖掘等领域的研究和应用。
