越南餐饮评论情感分析数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：越南,餐饮评论,情感分析,机器学习,自然语言处理,文本分类,特征提取,推荐系统,跨语言分析
数据概述：
本数据集是两个现有数据集的整合和精选集合，即Taaaan和Vu Duc Thinh编写的《越南情感分析-Foody》以及Cฦฐฦกง Khuแบฅต Nguyรชн编写的《越南餐饮评论情感分析》。数据集包含用户在越南语中撰写的餐饮评论，并标注了情感评分。该数据集由两列组成：评论，即用户用越南语表达对食物和就餐体验的意见的文本；评分，一个二元标签表示情感：0表示负面，1表示正面。本数据集对于探索越南餐饮评论的情感分析非常有价值，为开发、训练和评估机器学习及深度学习模型提供了丰富的资源。
数据用途概述：
该数据集特别适用于以下机器学习和自然语言处理任务：
1. 情感分析：建立模型将用户评论分类为正面或负面情感，帮助企业了解客户满意度并改进服务。
2. 文本分类：训练用于二元分类任务的监督学习算法，为越南NLP模型在标注数据集上的基准测试提供支持。
3. 特征提取：探索特征提取技术，如TF-IDF、词嵌入（如Word2Vec, FastText）或基于变换器的嵌入（如BERT, PhoBERT）。
4. 自然语言理解：分析用户情感，以深入了解越南美食文化中的食品偏好和趋势。
5. 迁移学习：对下游任务微调预训练的越南语言模型，如PhoBERT。
6. 多语言情感分析：通过与其他语言的类似数据集进行比较，增强跨语言情感分析。
7. 推荐系统：将情感评分作为输入特征用于食品推荐系统。
8. 基于方面的情感分析（ABSA）：扩展数据集以识别餐饮评论中特定方面的感情，如口味、服务或价格。
该数据集为研究人员和从业者提供了推进越南NLP研究和发展食品与酒店业实际应用的机会。
