印尼文本情感分析与预训练模型数据集_Indonesian_Text_Sentiment_Analysis_and_Pre_trained_Model_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 印尼语, 预训练模型, 自然语言处理, 数据增强, 文本清洗, 机器学习
数据概述：
该数据集包含用于印尼语文本情感分析的多种数据资源，包括原始文本、清洗后的文本以及预训练模型相关配置文件。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注具体时间，可视为一个静态的文本资源集合，用于训练和评估情感分析模型。
地理范围：数据主要针对印尼语文本，可能涉及印尼及其他使用印尼语的地区。
数据维度：数据集包含多种CSV文件，主要字段包括原始文本（text）、标签（label）、以及多层级清洗后的文本（clean_text_1至clean_text_6）。此外，还包括预训练模型相关的配置文件，如tokenizer_config.json、special_tokens_map.json、config.json和tokenizer.json等。
数据格式：数据以CSV、JSON和safetensors等多种格式提供，CSV文件包含结构化文本数据，JSON文件包含模型配置文件，safetensors文件包含模型权重。
来源信息：数据来源于公开数据集、社交媒体等，经过了文本清洗和预处理，并提供了预训练模型。
该数据集适合用于印尼语文本情感分析、文本分类、自然语言处理研究以及预训练模型的训练和应用。
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：适用于印尼语文本情感分析、文本分类、自然语言处理、数据增强等领域的学术研究，例如，探索不同清洗方法对模型性能的影响、分析印尼语社交媒体上的情感分布等。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等行业应用提供数据支持，尤其是在印尼市场的产品或服务的情感分析方面。
决策支持：支持企业和政府部门进行基于情感分析的决策制定，例如，了解公众对政策或产品的看法，优化营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解印尼语文本处理和情感分析技术。
此数据集特别适合用于构建和评估印尼语情感分析模型，探索不同数据清洗方法对模型性能的影响，并支持对印尼语社交媒体和文本数据的深入分析，从而实现对目标情感的精准识别和预测。
