亚马逊用户评论情感分析增强数据集_Amazon_User_Review_Sentiment_Analysis_Enhanced_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 用户评论, 情感极性, 机器学习, 自然语言处理, 文本特征, 亚马逊
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊的用户评论，并结合了多种文本特征以增强情感分析的准确性。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：数据来源于亚马逊平台，覆盖全球用户，评论语言以英语为主。
数据维度：包括“Review”（用户评论文本）、“Label”（情感极性标签，数值型）、“sim_score”（相似度评分）、“lex_val_score”（词汇情感值评分）、“lex_div_score”（词汇多样性评分）、“sentiment_score”（情感评分）、“Review_Subjectivity”（评论主观性）、“Count_of_text”（文本词汇数量）和“text_Count_score”（文本数量得分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_review_polarity_additional_features.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于亚马逊用户评论，并经过处理，增加了情感相关的特征。该数据集适用于情感分析、文本分类等任务。
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、文本挖掘和自然语言处理领域的学术研究，例如情感极性预测、情感特征重要性分析、不同特征对情感判断的影响研究等。
行业应用：可为市场调研、产品评价分析、品牌声誉管理等提供数据支持，尤其适用于电商平台的用户反馈分析，舆情监控等。
决策支持：支持企业在产品改进、市场营销、客户服务等方面的决策制定，实现基于用户反馈的数据驱动策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解情感分析技术，并进行实际应用。
此数据集特别适合用于探索用户评论中的情感表达规律，以及不同文本特征对情感分析结果的影响，帮助用户提升情感分析模型的性能和准确性。
