文本情感分析邮件数据集TextSentimentAnalysisEmailDataset-mar1nes
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 邮件数据, 自然语言处理, 数据标注, 情感倾向性, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含经过词形还原处理的邮件文本数据，记录了邮件内容及其对应的情感标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本语料数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但邮件内容涉及商业沟通，可能包含美国或其他英语国家的信息。
数据维度：包括“Unnamed: 0”（索引列）、“label”（情感标签，0可能代表负面或中性情感，1代表正面情感，具体含义需结合上下文判断）和“lemmatized”（词形还原后的邮件文本内容）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为lemmatized.csv，便于文本分析和机器学习建模。
数据来源：数据来源未明确，但经过了预处理，包括词形还原操作。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理任务。
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、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究，如情感极性分析、文本分类算法评估等。
行业应用：可以为企业提供数据支持，特别是在客户反馈分析、舆情监测、市场调研等领域。
决策支持：支持企业在市场营销、产品开发和客户服务方面的决策制定。
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理解情感分析的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索邮件文本的情感倾向，帮助用户构建情感分类模型，提升文本分析的准确性和效率。
