文本情感分析预处理数据集TextSentimentAnalysisPreprocessedData-ibrahimhimida
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本预处理, 机器学习, 自然语言处理, 文本分类, 负面情感, 数据清洗, 语料库
数据概述：
该数据集包含经过预处理的文本数据，用于情感分析任务，旨在识别文本中蕴含的情感倾向。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，但文本内容涉及电影评论，可能来源于全球范围内的用户反馈。
数据维度：包括“pre_processing”（预处理后的文本内容）和“Target”（情感标签，0代表负面情感）两个字段，适用于二分类情感分析。
数据格式：CSV格式，文件名为pre_processed.csv，方便进行文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的数据集或语料库，经过了文本清洗、分词、去停用词等预处理步骤。该数据集特别适用于情感分析模型的训练和评估。
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，例如探索不同预处理方法对情感分类效果的影响。
行业应用：为舆情分析、产品评价分析、社交媒体监测等行业提供数据支持，用于自动化情感倾向识别。
决策支持：支持企业进行用户反馈分析、市场调研，辅助产品改进和营销策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实践素材，帮助学生理解文本预处理流程和情感分析模型构建。
此数据集特别适合用于探索文本预处理对情感分析模型性能的影响，以及构建和优化情感分类器，实现对文本情感的自动识别和分析。
