餐厅评论情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-rahulsinghal1904
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 餐厅评论, 文本分析, 评分预测, 自然语言处理, 用户评价, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自用户对餐厅的评论数据，记录了用户对餐厅的评价信息以及情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但根据餐厅名称推测可能位于欧美地区。
数据维度：数据集包括“User_Id”（用户ID）、“Prod_Id”（餐厅ID）、“Date_x”（评论日期）、“Review”（用户评论文本）、“Rating”（用户评分）、“Label”（情感标签，-1代表负面评价，1代表正面评价）、“Product_Name”（餐厅名称）、“Avg_Prod_Rating”（餐厅平均评分）、“Avg_user_rating”（用户平均评分）、“Review_Len”（评论长度）、“user_total_reviews”（用户总评论数）、“corpus”（评论文本处理结果）、“neg”（负面情感得分）、“neu”（中性情感得分）、“pos”（正面情感得分）、“compound”（复合情感得分）、“number_Cap_Words”（大写单词数量）、“number_digit_Words”（数字单词数量）、“noun_count”（名词数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为final.csv，便于进行数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于用户评论，已进行情感标注和特征提取。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、评分预测等任务。
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、推荐系统等领域的学术研究，如评论情感极性分析、用户行为分析等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，尤其是在客户满意度调查、舆情监控、市场反馈分析等方面。
决策支持：支持餐厅管理层了解用户评价，优化服务质量，提升市场竞争力。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训数据，用于学生训练模型、理解用户评价模式。
此数据集特别适合用于探索用户评论与评分之间的关系，分析用户情感倾向与餐厅属性的关系，帮助用户实现提升服务质量、改进产品推荐等目标。
