餐饮评价文本情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-tanjankumar
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 餐饮评价, 用户评论, 评分预测, 自然语言处理, 机器学习, 文本分类
数据概述：
该数据集包含来自Zomato平台的餐厅评论数据，记录了用户对餐厅的评价文本及其对应的评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态评论数据集。
地理范围：数据来源于Zomato平台，未明确限定具体区域，但评论内容主要涉及餐厅的菜品、服务、环境等方面。
数据维度：包括“rating”（评分，数值型）和“review_text”（评论文本，文本型）两个字段，适用于情感分析和评分预测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为Zomato_reviews.csv，便于文本数据的处理和分析。
来源信息：数据来源于Zomato平台的用户评论，已进行基本的结构化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、评分预测等相关研究，也可用于构建餐厅评价分析系统。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如情感极性分析、评论主题建模等。
行业应用：可以为餐饮行业提供数据支持，例如餐厅口碑监测、用户反馈分析、菜品推荐优化等。
决策支持：支持餐饮企业进行服务改进、菜品优化、市场营销策略制定等。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析和文本挖掘。
此数据集特别适合用于探索用户评价与评分之间的关系，以及挖掘用户评论中的情感倾向和关键信息，从而帮助用户实现提升餐厅服务质量、改善用户体验等目标。
