中文餐饮评论情感分析数据集ChineseRestaurantReviewSentimentAnalysis-zhijunmou
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 评论数据, 自然语言处理, 文本分类, 餐饮行业, 机器学习, 数据标注, 中文语料
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的中文评论数据，记录了用户对餐厅的评价内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态语料数据集。
地理范围：数据来源未明确地域范围，但评论内容为中文，推测主要针对中国大陆地区餐饮用户。
数据维度：
train.csv：包含“label”（情感标签，通常为0或1，代表负面或正面情感）和“comment”（评论文本）两个字段。
test_new.csv：包含“id”（评论的唯一标识符）和“comment”（评论文本）两个字段，用于测试。
其他文件：包含BERT模型配置文件（bert_config.json）、模型参数文件（bert_model.ckpt.*）和词汇表（vocab.txt），可用于构建基于BERT的文本分类模型。
数据格式：主要为CSV格式，便于数据读取和处理。BERT模型相关文件为JSON、二进制和文本格式，用于模型构建。
该数据集经过清洗和标注，适合用于中文情感分析、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：适用于自然语言处理、情感分析、文本挖掘等领域的学术研究，例如评论情感极性分析、情感趋势分析、关键词提取等。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，可用于客户满意度分析、口碑监测、产品改进、个性化推荐等。
决策支持：支持餐饮企业基于用户评论进行决策，优化服务、调整营销策略。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践情感分析模型。
此数据集特别适合用于训练和评估中文情感分析模型，探索用户评论与情感极性之间的关系，并帮助餐饮企业提升用户体验。
