餐饮评价多维度情感分析数据集RestaurantReviewMulti-dimensionalSentimentAnalysisDataset-gnanapramod
数据来源：互联网公开数据
标签：餐饮评价, 情感分析, 文本挖掘, 消费者行为, 多标签分类, 评论分析, 数据标注, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自餐饮行业的消费者评价数据，记录了用户对餐厅的描述性评价以及多维度情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评价数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为餐饮行业相关的评价数据。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：
description：用户撰写的餐厅评价文本。
review_majority：评价整体情感倾向（数值型）。
food_aspect_majority：关于食物方面的情感倾向。
ambiance_aspect_majority：关于环境氛围方面的情感倾向。
service_aspect_majority：关于服务方面的情感倾向。
noise_aspect_majority：关于噪音方面的情感倾向。
cleanliness：关于清洁度方面的评价。
price：价格评价。
location：地理位置评价。
menu variety：菜单多样性评价。
waiting time：等待时间评价。
waiting area：等候区评价。
parking：停车评价。
wi-fi：无线网络评价。
kids-friendly：儿童友好度评价。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，每个文件代表不同的数据集划分（如训练集、测试集、开发集）。
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、文本分类、多标签分类等领域的学术研究，例如，探索消费者评价与餐厅各方面属性之间的关联性。
行业应用：为餐饮行业提供数据支持，可用于构建智能推荐系统、顾客满意度分析、竞争情报分析等应用。
决策支持：支持餐饮企业进行服务质量评估、优化运营策略、提升品牌声誉等决策。
教育和培训：作为自然语言处理、数据挖掘、机器学习等课程的实训案例，帮助学生理解情感分析在实际场景中的应用。
此数据集特别适合用于研究消费者评价中多维度情感的表达与识别，有助于提升对消费者需求的理解，优化餐厅运营管理。
