文本情感分析训练数据集TextSentimentAnalysisTrainingDataset-luigisaetta
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 情感标注, 机器学习, 文本数据, 情感识别, 训练集
数据概述：
该数据集包含来自公开文本数据的情感分析训练数据，记录了文本片段及其对应的情感极性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态文本语料。
地理范围：数据来源未明确，适用于通用情感分析模型训练。
数据维度：包括“id”（文本唯一标识）、“excerpt”（文本片段）和“target”（情感极性标签，具体含义需根据原始数据定义确定）。
数据格式：CSV格式，文件名为train_augmented.csv，方便数据读取与处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标注和预处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理相关研究。
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：适用于情感分析算法的开发和评估，以及文本情感极性预测的研究。
行业应用：可用于社交媒体监控、客户反馈分析、舆情分析、产品评论情感分析等。
决策支持：为企业提供数据支持，帮助企业理解客户情绪，改进产品和服务。
教育和培训：作为自然语言处理和机器学习课程的实训数据，帮助学生理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于构建和评估情感分析模型，实现对文本情感的自动识别和分类，为用户提供情感分析的实践经验。
