酒店点评情感分析数据集HotelReviewsSentimentAnalysisDataset-divanshu22
数据来源：互联网公开数据
标签：酒店评论, 情感分析, 文本挖掘, 自然语言处理, 旅游, 用户评价, 情感极性, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自Booking.com的酒店评论数据，记录了用户对酒店的评价信息，包括正面评价、负面评价、评论日期、酒店名称、评论者国籍、评分等。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但从Review_Date字段推测，数据覆盖了酒店评论的历史记录。
地理范围：数据覆盖全球范围内的酒店，具体地点信息通过Hotel_Address字段提供。
数据维度：数据集包含多个字段，包括：Hotel_Address（酒店地址）, Additional_Number_of_Scoring（额外评分数量）, Review_Date（评论日期）, Average_Score（平均评分）, Hotel_Name（酒店名称）, Reviewer_Nationality（评论者国籍）, Negative_Review（负面评价）, Review_Total_Negative_Word_Counts（负面评价词数）, Total_Number_of_Reviews（总评论数）, Positive_Review（正面评价）, Review_Total_Positive_Word_Counts（正面评价词数）, Total_Number_of_Reviews_Reviewer_Has_Given（评论者总评论数）, Reviewer_Score（评论者评分）, Tags（标签）, days_since_review（距离评论日的天数）, lat（纬度）, lng（经度）。
数据格式：CSV格式，文件名为Hotel_Reviews.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Booking.com的公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于情感分析、文本挖掘、推荐系统等领域的研究。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的学术研究，如情感极性分析、用户画像构建等。
行业应用：可以为旅游行业、酒店行业提供数据支持，特别是在客户满意度分析、酒店声誉管理、个性化推荐等方面。
决策支持：支持酒店经营者了解客户反馈，优化服务质量，改进经营策略。
教育和培训：作为自然语言处理、数据分析等课程的实训数据，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酒店评价与用户评分之间的关系，以及不同评价内容对用户体验的影响，帮助用户实现用户行为分析、市场趋势预测等目标。
