情绪分析评论数据集SentimentAnalysisCommentsDataset-dianaspahieva
数据来源：互联网公开数据
标签：情绪分析, 文本情感, 评论数据, 情感分类, 自然语言处理, 机器学习, 情绪识别, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自互联网的评论数据，记录了评论内容及其对应的情绪标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态评论语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但情绪表达具有普适性，适用于多种语言环境下的情感分析研究。
数据维度：包括“id”（评论唯一标识符）、“comment”（评论文本）和“emotion”（情感标签）三个字段。情感标签主要包括“anger”（愤怒）和“not_anger”（非愤怒）两种。
数据格式：CSV格式，文件名为df_mixedcsv，便于文本分析和情感分类模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的网络评论，已进行标注和初步处理。
该数据集适合用于情感分析、文本分类、情绪识别等研究和应用。
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：适用于自然语言处理、情感计算等领域的学术研究，例如情绪识别算法的开发、情感分析模型的训练与评估。
行业应用：可以为社交媒体监控、舆情分析、客户反馈分析等行业提供数据支持，例如自动识别用户对产品或服务的负面情绪。
决策支持：支持企业进行品牌声誉管理、产品改进和市场策略优化，例如通过分析用户评论来了解用户需求。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析技术。
此数据集特别适合用于探索评论文本中的情绪表达方式，并构建情感分类模型，从而实现对文本情感的自动识别与分析。
