产品用户评论情感分析数据集ProductUserReviewSentimentAnalysis-deepkumarprasad
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 用户评论, 文本挖掘, 情感分类, 机器学习, 自然语言处理, 评价指标, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自用户对产品的评论数据，记录了用户对产品的评价和相关情感分析指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态评论数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于全球范围内的产品用户评论。
数据维度：数据集包含以下字段：
Review：用户评论文本；
sim_score：评论相似度评分；
lex_val_score：词汇情感值评分；
lex_div_score：词汇多样性评分；
sentiment_score：情感极性评分；
Label：评论情感标签（可能代表积极、消极或中性等情感类别）；
Review_Subjectivity：评论主观性评分；
Count_of_text：评论文本的字数统计；
text_Count_score：文本字数评分。
数据格式：CSV格式，文件名为test_final.csv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、以及评价指标相关性的研究。
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、文本挖掘等领域的学术研究，如情感分类模型构建、情感极性分析、评论内容与情感关系研究等。
行业应用：可为电商平台、产品测评网站等提供数据支持，用于用户反馈分析、产品改进、用户画像构建等。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品优化、用户满意度评估以及竞争情报分析。
教育和培训：作为情感分析、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生理解和实践情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索用户评论与情感标签之间的关系，以及不同情感分析指标之间的关联，帮助用户构建情感分析模型，优化产品策略，提升用户体验。
