IMDB电影评论二元情感分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：电影评论,情感分析,二元分类,自然语言处理,数据标注,文本分析
数据概述：
本数据集包含精选自IMDB（Internet Movie Database）的25,000条电影评论，旨在用于二元情感分析任务。每条评论根据IMDB评分被标注为“正面”或“负面”：评分低于5的评论被标记为“Negative”，评分大于等于7的评论被标记为“Positive”。数据集经过精心筛选，确保每部电影的评论数量不超过30条，以减少偏见并保证数据的多样性和代表性。
数据集以CSV格式存储，文件名为MovieReviewTrainingDatabase.csv，包含一个标题行，后续的25,000行分别记录了评论的情感标签和对应的评论文本。具体字段定义如下：
- sentiment：评论的情感标签，取值为“Positive”（正面）或“Negative”（负面）。
- review：评论的文本内容，为原始的电影评论文字。
数据用途概述：
该数据集适用于多种与自然语言处理和情感分析相关的研究和应用，具体包括但不限于以下场景：
- 情感分析模型训练：可用于训练和评估二元情感分类模型，例如基于深度学习的文本分类算法。
- 自然语言处理研究：研究人员可以利用该数据集研究文本特征提取、情感词汇识别等自然语言处理技术。
- 商业应用：企业可基于该数据集开发情感分析工具，用于舆情监控、客户反馈分析或市场调研。
- 教育与学习：数据集适合作为教学资源，帮助学生学习情感分析的基本原理和实现方法。
- 基准测试：可作为基准数据集，用于比较不同情感分析模型的性能。
通过清晰的标注和丰富的内容，该数据集为情感分析任务提供了可靠的数据基础，适合用于学术研究、工业应用和教育场景。
