文本情感分析与特征工程数据集TextSentimentAnalysisandFeatureEngineering-akscent
数据来源：互联网公开数据
标签：文本情感分析, 情感分类, 特征工程, 自然语言处理, 机器学习, 文本预处理, 情感极性, 评价星级
数据概述：
该数据集包含用于文本情感分析与特征工程的数据，主要涉及用户评价文本及其对应的星级评分。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，但数据内容为通用用户评价，不限于特定地域。
数据维度：数据集包括文本内容（text）、文本统计特征（如句子数、词数、标点符号数等）、情感极性与主观性评分、拼写质量评估等。部分文件包含模型预测的概率值。
数据格式：主要为CSV格式，包含训练集、测试集和特征工程中间结果，便于数据处理和分析。数据集中的文件包括feature_profiler_train.csv、profiled_text_data_test.csv、test.csv、lstm_features_test.csv、add_feature_train.csv、adj_test_data.csv、test_cleaned.csv、test_proba_tf.csv、feature_train.csv等。
来源信息：数据来源于自然语言处理与情感分析相关的开源项目或公开数据集，已进行文本清洗、特征提取等预处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等研究，以及特征工程、模型训练等技术应用。
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：适用于情感分析、文本分类、特征工程等领域的学术研究，如情感极性分析、用户评论挖掘等。
行业应用：可应用于产品评价分析、市场调研、舆情监测等行业，帮助企业了解用户反馈，优化产品和服务。
决策支持：支持企业进行基于用户反馈的决策，如产品改进、市场推广策略调整等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员掌握文本分析和模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索文本特征与情感极性之间的关系，构建情感分类模型，并评估不同特征工程方法的效果，从而提升情感分析的准确性和效率。
