ODS-NLP多分类文本电影评分数据集2024
数据来源：互联网公开数据
标签：文本分类,多分类,电影评分,评分预测,NLP,机器学习,基线模型,对数回归,CatBoost,LSTM,Transformer
数据概述：
本数据集来自ODS（Open Data Science）平台《NLP春季2024课程》的文本多分类实践任务，具体为电影评分的多分类问题。数据集包含电影评论文本，任务目标是将评论评分分类为五个等级。数据集提供了四种基线解决方案，分别基于对数回归、CatBoost、LSTM和Transformer模型，这些解决方案可以作为评估和对比的参考。
数据用途概述：
该数据集适用于文本分类模型的训练和评估、电影评论分析、评分预测模型的开发以及自然语言处理技术的研究。研究人员和开发者可以利用此数据集进行多分类算法的比较，优化预测模型，提高评分预测的准确性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者了解多分类文本分类的实践方法和技术。
