游戏评论情感分析数据集VideoGamesReviewsSentimentAnalysis-rpsantosakaggle
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏评论, 情感分析, 文本挖掘, 自然语言处理, 机器学习, 评论分析, 情感分类, 产品评价
数据概述：
该数据集包含来自游戏评论平台的数据，记录了用户对电子游戏的评价信息，用于情感分析和产品评价研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可以推断为游戏发布后的评论数据集合。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但评论内容涵盖了全球范围内的游戏玩家。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：
reviewerID：评论者ID；
asin：游戏ASIN码；
reviewerName：评论者用户名；
helpful：评论是否有帮助的评价（正反向）；
reviewText：评论文本内容；
overall：用户评分（通常为1-5星）；
summary：评论摘要；
unixReviewTime：Unix时间戳；
reviewTime：评论时间。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：video_games_reviews_train.csv, video_games_reviews_dev.csv, video_games_reviews_test.csv，分别对应训练集、开发集和测试集，便于模型训练与评估。
来源信息：数据来源于游戏评论平台，经过整理和清洗，适合用于情感分析、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、自然语言处理、文本挖掘等领域的学术研究，例如情感极性分析、评论内容主题分析、用户行为分析等。
行业应用：为游戏行业提供数据支持，例如游戏产品评价分析、用户满意度调查、市场趋势预测等。
决策支持：支持游戏开发商和发行商的产品优化、用户体验改进、市场营销策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索游戏评论中的情感表达规律，分析用户对不同游戏的评价差异，并构建情感分类模型以实现自动化的产品评价分析。
