文本情感分析伪标签数据集TextSentimentAnalysisPseudo-labelDataset-abdulkadirguner

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析, 文本分类, 伪标签, 机器学习, 自然语言处理, 文本数据, 情感评分, 数据增强

数据概述：该数据集包含从多个来源收集的文本数据，并结合伪标签技术，用于情感分析模型的训练与评估。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态文本语料库。地理范围：数据未限定特定地理范围，通常涵盖全球范围内的通用文本。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含以下字段：text_id（文本唯一标识符），full_text（原始文本内容），score（情感评分，数值型），kfold（交叉验证折数），text（经过预处理的文本），property（文本属性，如主题或情感关键词）。数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据导入、处理和分析。数据已进行预处理，包括文本清洗、分词等，并附带情感评分。来源信息：数据来源于公开数据集，并经过伪标签处理，以增强数据多样性和提高模型泛化能力。该数据集适合用于情感分析、文本分类、伪标签学习和数据增强等研究。

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、迁移学习等领域的学术研究，例如，探索伪标签在提升模型性能方面的作用，研究不同文本特征对情感判断的影响。行业应用：为社交媒体监测、舆情分析、产品评论分析等行业应用提供数据支持，尤其是在情感识别、用户反馈分析等领域。决策支持：支持企业进行市场调研、品牌声誉管理和用户体验优化，帮助企业更好地理解用户情感和市场趋势。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践情感分析模型，理解伪标签技术。此数据集特别适合用于探索文本情感与评分之间的关系，以及评估不同情感分析模型在实际应用中的表现，帮助用户提升情感分析模型的准确性和鲁棒性。