亚马逊商品评论情感分析增强数据集AmazonReviewPolaritySentimentAnalysisEnhancedDataset-deepkumarprasad
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本挖掘, 评论分析, 语义分析, 情感极性, 机器学习, 自然语言处理, 数据增强
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊商品评论的数据，记录了经过特征工程处理后的评论文本及其对应的情感极性标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集使用。
地理范围：数据来源于亚马逊平台，评论内容可能涉及全球范围内的商品。
数据维度：包括"sim_score"（相似度得分）、"lex_val_score"（词汇情感值）、"lex_div_score"（词汇多样性得分）、"sentiment_score"（情感得分）、"Review_Subjectivity"（评论主观性）、"text_count_score"（文本计数得分，可能为空值）和"Label"（情感极性标签，1代表负面，2代表正面）等多个字段，用于情感分析和文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon_review_polarity_additional_features_2.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据可能经过了特征提取和预处理，以增强情感分析的准确性。
该数据集适合用于情感分析、情绪识别、文本分类等研究，并可用于构建情感分析模型。
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、自然语言处理等领域的学术研究，例如评论情感的细粒度分析、情感特征对分类性能的影响研究等。
行业应用：可用于电商平台、社交媒体等行业，进行用户评论的情感分析，从而改进产品推荐、优化用户体验等。
决策支持：为企业提供数据支持，帮助企业了解消费者对产品的真实反馈，辅助产品改进和市场策略制定。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索不同特征对情感分析模型性能的影响，并可用于改进情感分析模型的准确性。
