Yelp商家评价情感分析二元分类数据集-训练与测试-yacharki
数据来源：互联网公开数据
标签：Yelp,评价,情感分析,二元分类,文本数据,机器学习,自然语言处理,情感极性
数据概述：
本数据集用于Yelp商家评价的情感分析研究，采用二元分类方法。数据构建基于Yelp用户对商家的星级评分，将1星和2星的评价定义为负面情感（类别1），将3星和4星的评价定义为正面情感（类别2）。数据集包含训练集和测试集，其中训练集包含560,000个样本，测试集包含38,000个样本。每个样本包含两个字段：类别索引（1或2，分别代表负面和正面情感）和评价文本。评价文本使用双引号（"）进行转义，内部的双引号使用两个双引号（""）转义，换行符使用反斜杠后跟“n”（\n）转义。
数据用途概述：
该数据集主要用于情感分析模型的训练和测试。研究人员可以使用该数据集开发和评估文本情感分类算法，例如，自然语言处理（NLP）模型、机器学习模型等。具体应用包括：情感分析、舆情监测、产品评论分析、用户反馈分析等。通过对Yelp评价文本的分析，可以帮助企业了解用户对产品的真实感受，改进产品和服务，并进行市场营销策略的制定。
