电子产品用户评论情感分析数据集ElectronicsProductUserReviewSentimentAnalysis-rohitkumar14

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析, 用户评论, 产品评价, 文本分类, 机器学习, 自然语言处理, 电子产品, 亚马逊

数据概述：该数据集包含来自亚马逊（Amazon）的电子产品用户评论数据，旨在用于情感分析任务。主要特征如下：时间跨度：数据集中评论时间跨度为2016年至2018年。地理范围：数据主要来源于美国市场，可能包含来自全球的用户评论。数据维度： name：产品名称； brand：产品品牌； categories：产品所属的类别； primaryCategories：产品的主要类别； reviews.date：评论日期； reviews.text：评论文本； reviews.title：评论标题； sentiment：情感极性（Positive/Negative，在train_data和test_data_hidden中提供）。数据格式：CSV格式，包括train_data.csv、test_data.csv和test_data_hidden.csv三个文件。其中test_data_hidden.csv和train_data.csv包含情感极性标签，test_data.csv不包含情感极性标签，可以用于测试。来源信息：数据来源于亚马逊电子产品的用户评论，经过清洗和整理，用于情感分析研究。该数据集适合用于情感分析、文本分类、自然语言处理等研究。

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、文本挖掘、意见挖掘等领域的学术研究，如情感分类模型、情绪识别算法的开发与评估等。行业应用：可以为电商平台、产品制造商提供数据支持，用于产品评价分析、市场反馈分析、用户体验改进等。决策支持：支持企业在产品设计、市场营销、客户服务等方面的决策制定，通过分析用户情感来优化策略。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解情感分析的原理和应用。此数据集特别适合用于探索用户评论与产品特征之间的关系，提升情感分析模型的准确性，帮助用户了解市场对产品的真实反馈。