文本情感分析特征工程数据集TextSentimentAnalysisFeatureEngineeringDataset-peggy2222
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 特征工程, 自然语言处理, 机器学习, 文本特征, 词嵌入, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含用于文本情感分析的特征工程数据，记录了经过处理的文本数据及其对应的标签，并包含了多种文本特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源和覆盖范围未明确说明，但数据内容主要集中在通用文本领域。
数据维度：数据集主要包含以下几个关键部分：
train_df.csv：包含原始文本（text）和情感标签（label）。
tab_train.csv：包含从原始文本中提取的多种特征，包括文本长度、字符级统计特征（如平均字符数、标准差等）和分位数特征等。
selected_features.csv：包含经过特征选择后的文本特征，以及原始文本和情感标签。
oneClassSVM.joblib：一个经过训练的One-Class SVM模型，用于异常检测。
zscore.npz：包含用于特征标准化的 z-score。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，辅以.joblib和.npz格式，便于分析和建模。数据已进行特征提取和预处理，准备用于情感分析模型的训练和评估。
来源信息：数据集来源于对原始文本数据进行特征工程处理的结果，具体来源未明确说明，但数据经过了清洗和特征提取处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等机器学习任务，以及特征工程方法的研究。
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：适用于自然语言处理、情感分析领域的学术研究，如特征工程方法比较、不同模型的性能评估等。
行业应用：可以为文本分析相关的行业提供数据支持，如舆情分析、客户反馈分析等。
决策支持：支持企业进行情感分析和文本挖掘，辅助决策制定和策略优化。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理课程的实训材料，帮助学生理解特征工程和情感分析的流程。
此数据集特别适合用于探索不同特征对情感分析模型性能的影响，以及进行模型训练和评估，帮助用户提升文本处理能力。
