Yelp餐饮点评情感分析数据集训练集-测试集

Yelp餐饮点评情感分析数据集训练集-测试集 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析,文本分类,Yelp,点评,NLP,自然语言处理,机器学习,用户评论,情感极性,文本数据 数据概述： 本数据集包含Yelp餐饮点评网站的用户评论，并标注了评论的情感极性，分为正向（积极）和负向（消极）两类。数据集分为训练集（train.csv）和测试集（test.csv）两个文件。训练集包含7000条已标注评论，每条评论都对应一个标签，表示评论的情感倾向（0代表负面，1代表正面）。测试集包含3000条未标注评论，用于评估模型的性能。

数据用途概述： 该数据集主要用于自然语言处理（NLP）和机器学习领域的文本分类任务，特别是情感分析。研究人员可以使用此数据集训练情感分析模型，从而自动判断Yelp评论的情感倾向。具体应用场景包括：用户评论情感分析、产品口碑监测、市场调研、舆情分析等。此外，该数据集也适合用于教学和研究，例如，用于测试和比较不同的情感分析算法，或用于构建能够根据评论文本预测星级评分的模型。