美国Yelp2018商家评价分类数据集-luisfredgs
数据来源：互联网公开数据
标签： Yelp, 文档分类, 多分类, 神经网络, 用户评价, 商家评论, 星级评分, 文本数据
数据概述：
本数据集包含约500万条完整的 Yelp 用户评价文本数据，来源于2018年 Yelp 数据集。数据集中的每条记录包括用户对商家或服务的评级（0-5星）及相应的评论内容，适用于多分类文档分类任务。在研究中，出于计算资源的限制，我们选取了其中的50万条样本进行分析。
数据用途概述：
该数据集适用于文档分类、自然语言处理和机器学习研究。研究人员可以利用此数据集开发和评估文档分类模型，特别是在多分类场景下的性能。教育机构和研究者可以通过该数据集学习和实践文档分类任务，了解用户评价的情感倾向和内容特征，从而优化推荐系统或商家评价分析工具。此外，数据集还适用于机器学习课程的教学，帮助学生理解深度学习和神经网络的基本原理及其在实际应用中的表现。
