情感分析模型预测概率数据集_Sentiment_Analysis_Model_Prediction_Probabilities
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 深度学习, BERT, GRU, 预测概率, 模型评估, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含基于BERT-GRU情感分析模型生成的预测概率数据，用于评估模型在情感分类任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，为模型预测的静态结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用情感分析场景。
数据维度：包括模型名称（model_name）、数据集类型（ds_type）、以及三个情感类别的预测概率（cls1_prob, cls2_prob, cls3_prob）。
数据格式：CSV格式，文件名为predictions_BERTGRUSentiment.csv，便于数据分析和模型评估。数据中包含了模型对不同文本输入在三个情感类别上的预测概率。
来源信息：数据来源于使用BERT-GRU模型进行情感分析的预测结果。该数据集适用于模型性能分析、预测结果可视化以及深入理解模型行为。
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、自然语言处理、深度学习等领域的学术研究，例如模型对比分析、错误分析、以及预测结果的深入解读。
行业应用：可以为文本情感分析相关的行业应用提供数据支持，例如舆情分析、用户反馈分析、产品评价分析等。
决策支持：支持企业在市场调研、产品改进、客户服务等方面的决策制定，帮助企业更好地理解用户的情感和需求。
教育和培训：作为情感分析、机器学习课程的辅助材料，用于学生和研究人员进行模型评估、调优和理解。
此数据集特别适合用于分析BERT-GRU模型在情感分类任务中的预测行为，探索不同情感类别之间的关系，并评估模型的泛化能力。
