情感分析预测提交数据集SentimentAnalysisPredictionSubmission-rohithramakrishnan

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析, 文本分类, 预测结果, 机器学习, 模型评估, 提交文件, 自然语言处理, 深度学习

数据概述：该数据集包含情感分析预测结果，记录了模型对文本数据进行情感分类的预测结果。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，但包含模型训练和预测的元数据，可推测为模型在特定时间点生成的预测结果。地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用的情感分析场景。数据维度：数据集包括“id”（预测样本的唯一标识符）和“prediction”（模型预测的情感类别）两个字段。预测类别可能对应不同的情感标签，如“A”、“B”、“E”等，具体含义需参考原始数据集或模型训练说明。数据格式：主要数据以CSV格式提供，文件名为submission.csv，便于数据读取和分析。此外，还包括模型配置文件adapter_config.json、模型参数文件adapter_model.bin等，用于模型复现或进一步分析。

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、文本分类领域的学术研究，如模型性能评估、不同模型对比分析等。行业应用：为自然语言处理相关行业提供数据支持，如舆情分析、用户评论情感分析、市场调研等。决策支持：可用于评估情感分析模型在实际应用中的效果，为产品改进、市场策略调整等提供依据。教育和培训：作为机器学习、自然语言处理课程的实践素材，帮助学生理解模型预测结果的含义和应用。此数据集特别适合用于评估情感分析模型的预测效果，分析不同情感类别的分布情况，并为模型优化提供参考。