情感分类不平衡数据集

情感分类不平衡数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析,不平衡分类,半监督学习,文本分类,自然语言处理,机器学习

数据概述： 本数据集为解决情感分析中的类别不平衡问题而构建，涵盖三种情感类别：Negative、Positive和Neutral。初始阶段收集了620条评论数据，各类别分布分别为Negative 150条、Positive 406条、Neutral 64条。通过运用半监督学习技术，数据集得以扩展，为不平衡分类问题提供了一个有效的研究基础。

数据用途概述： 该数据集适用于情感分析模型的训练与评估，特别是在处理类别不平衡问题时尤为有用。研究人员可以借此探索不同算法在不平衡数据环境下的表现，优化模型性能。此外，该数据集也适合用于比较不同半监督学习方法的效果，为自然语言处理和机器学习领域的研究提供支持。