亚马逊商品评论情感细粒度分析数据集-训练与测试集
数据来源：互联网公开数据
标签：亚马逊,商品评论,情感分析,文本数据,机器学习,自然语言处理,训练集,测试集
数据概述：
本数据集包含来自亚马逊的商品评论，用于情感细粒度分析。数据集构建方式为，从1到5分的每个评分等级中随机抽取60万条训练样本和13万条测试样本。因此，训练集中共有300万条样本，测试集中共有65万条样本。
数据集文件train.csv和test.csv包含了所有训练样本，采用逗号分隔值（CSV）格式。每个文件中包含3列：评分等级（1到5）、评论标题和评论正文。评论标题和正文使用双引号（"）进行转义，内部的双引号使用两个双引号（""）表示。换行符使用反斜杠后跟一个“n”字符（即“\n”）进行转义。
数据用途概述：
该数据集适用于情感分析模型的训练和评估。研究人员可以利用此数据开发和测试各种情感分析算法，例如，基于机器学习或深度学习的模型。数据集也可用于探索不同评分等级下评论文本的特征，或进行情感分类任务。此外，该数据集也适合作为教学资源，帮助学生理解情感分析的基本原理和应用。
