Yelp商家评价星级预测文本数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：Yelp,商家评价,星级预测,文本分析,自然语言处理,用户评论,情感分析,机器学习
数据概述：
本数据集旨在用于Yelp商家评价星级的预测。数据集基于Kaggle提供的Yelp评论数据，包含了用户对商家的评价文本以及对应的星级评分（1星至5星）。数据集中每条观测记录代表一位用户对一家商家的评价，主要包含用户撰写的评论内容（文本），以及用户给出的星级评分。此外，数据中还可能包含评论获得的“cool”、“useful”和“funny”等投票数量，用于衡量评论本身的受欢迎程度。本数据集重点关注评论文本内容和星级评分之间的关系，旨在通过自然语言处理技术，构建模型预测用户评价的星级。
数据用途概述：
该数据集主要用于自然语言处理（NLP）项目，旨在构建文本分类模型，预测Yelp用户评论的星级。具体应用场景包括：情感分析，通过分析评论文本内容，判断用户对商家的态度；产品或服务改进，通过分析低星级评论，识别用户不满意的方面，从而改进商家服务；市场营销，分析高星级评论中的积极词汇，用于市场宣传；用户体验优化，通过分析用户评价，改进Yelp平台的推荐算法和用户界面。此外，该数据集也适用于教学实践，帮助学习者掌握NLP技术和机器学习方法。
