YouTube视频评论情感分析数据集YouTubeVideoCommentsSentimentAnalysis-wasiqnabibakhsh
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 评论数据, 自然语言处理, 社交媒体, 情绪识别, 机器学习, 用户行为
数据概述：
该数据集包含来自YouTube平台的视频评论数据，记录了用户对特定视频的评论文本及其情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态评论数据。
地理范围：数据来源未限定，可能涵盖全球范围内的YouTube用户评论。
数据维度：数据集包含以下字段：
Review（评论文本）：用户在视频下方留下的评论内容。
Sentiment（情感倾向）：评论的情感极性，可能包括积极、消极或中性。
Positive Score（积极得分）：评论被判定为积极情感的置信度得分。
Negative Score（消极得分）：评论被判定为消极情感的置信度得分。
Neutral Score（中性得分）：评论被判定为中性情感的置信度得分。
Filtered Words（过滤词）：经过预处理的评论关键词列表。
数据格式：CSV格式，文件名为yt_videoDucky.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于YouTube视频评论，并经过了情感分析标注与关键词提取。该数据集适合用于情感分析模型训练、用户行为分析和社交媒体数据研究。
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、自然语言处理、社交媒体分析等领域的研究，例如用户情绪识别、评论内容分析等。
行业应用：可为市场调研、品牌声誉管理、产品反馈分析等提供数据支持，尤其是在分析用户对产品或服务的评价方面。
决策支持：支持企业进行舆情监控、市场趋势分析，辅助决策制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索用户评论与情感倾向之间的关系，以及关键词对情感表达的影响，帮助用户实现情感分析模型的构建和优化。
