亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-astonlyc

数据来源：互联网公开数据

标签：情感分析, 商品评论, 文本挖掘, 机器学习, 自然语言处理, 评价指标, 数据集, 情感分类

数据概述：该数据集包含来自亚马逊平台的商品评论数据，记录了用户对商品的评价信息，可用于情感分析、产品评价分析等任务。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据时间戳字段推测，数据涵盖了从2000年代初到2010年代初的评论。地理范围：数据来源于亚马逊平台，涵盖了全球范围内的用户评论。数据维度：数据集包括多个字段，例如“Id”（评论唯一标识）、“ProductId”（商品ID）、“UserId”（用户ID）、“ProfileName”（用户昵称）、“HelpfulnessNumerator”（有用性评分分子）、“HelpfulnessDenominator”（有用性评分分母）、“Score”（评分，1-5分）、“Time”（评论时间戳）、“Summary”（评论摘要）、“Text”（评论正文）。数据格式：CSV格式，文件名为Reviews.csv，提供了结构化的评论数据；此外，还包含dict.pth和examples.pth两个文件，推测为模型训练或存储的中间文件。来源信息：数据来源于亚马逊商品评论，经过整理，便于进行情感分析和文本挖掘。该数据集适合用于情感分析、文本分类、用户行为分析等领域。

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、机器学习、情感分析等领域的学术研究，例如情感极性分析、评论内容分析、用户行为模式分析等。行业应用：为电商平台、产品制造商提供数据支持，可用于用户反馈分析、产品改进、市场营销策略制定等。决策支持：支持企业进行产品评价分析、竞争对手分析、用户满意度评估等，从而优化决策。教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解情感分析与文本挖掘。此数据集特别适合用于探索用户评论与商品评分之间的关系，分析不同商品类别的用户评价差异，并构建情感分类模型，从而提升产品推荐精度，优化用户体验。