IMDB电影评论情感分析数据集-电影评论情感分类预测
数据来源：互联网公开数据
标签：电影评论,情感分析,自然语言处理,文本分类,机器学习,IMDB,情感,评论,文本数据
数据概述：
本数据集包含50,000条IMDB电影评论，专门为情感分析任务而设计。评论的情感标签为二元分类，即IMDB评分小于5的评论情感得分为0（负面），评分大于等于7的评论情感得分为1（正面）。每个电影的评论数量不超过30条。训练集包含25,000条带情感标签的评论，测试集包含25,000条待预测情感的评论，且训练集和测试集中没有任何电影重叠。此外，还提供了50,000条无情感标签的IMDB评论作为额外训练数据。
数据集文件包含以下几个主要部分：
labeledTrainData：带标签的训练集。文件以制表符分隔，包含一个标题行，以及25,000行，每行包含一个id（评论ID）、sentiment（情感标签，0或1）和review（评论文本）。
testData：测试集。文件以制表符分隔，包含一个标题行，以及25,000行，每行包含一个id（评论ID）和review（评论文本）。任务是预测每条评论的情感。
unlabeledTrainData：额外的无标签训练集。文件以制表符分隔，包含一个标题行，以及50,000行，每行包含一个id（评论ID）和review（评论文本）。
sampleSubmission：一个以逗号分隔的示例提交文件，格式正确。
数据字段：
id：每条评论的唯一ID。
sentiment：评论的情感；1表示正面评论，0表示负面评论。
review：评论的文本内容。
数据用途概述：
该数据集主要用于情感分析模型的训练和评估，以及自然语言处理领域的文本分类任务。研究人员和开发者可以使用该数据集进行以下应用：
情感分类模型构建：训练机器学习模型，对电影评论进行情感分类，预测其是正面还是负面。
文本挖掘与分析：探索评论文本中的情感表达方式、关键词和主题。
自然语言处理研究：验证和改进各种自然语言处理技术，如词向量、情感词典等。
机器学习教学与实践：作为教学案例，帮助学习者掌握文本分类、情感分析等相关知识。
