用户产品评价情感分析数据集UserProductReviewSentimentAnalysisDataset-marcelzisser
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 用户评价, 产品评论, 文本挖掘, 情绪识别, 机器学习, 自然语言处理, 德语
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的用户产品评价数据，记录了用户对产品的评价内容及其对应的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的评价数据集。
地理范围：数据来源于德国市场，评价语言为德语。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：review_id（评价ID）, product_id（产品ID）, reviewer_id（用户ID）, stars（用户评分）, review_body（评价正文）, review_title（评价标题）, language（语言）, product_category（产品类别）, review_text（合并的评价文本）, sentiment（人工标注的情感极性，0/1）, sentiment_lstm（LSTM模型预测情感）, sentiment_score_lstm（LSTM模型情感得分）, sentiment_bert（BERT模型预测情感）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_with_scores_combined.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于电商平台的用户评价，并结合了多种情感分析模型的预测结果。
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学术研究，例如，情感极性分类、情感分析模型比较、用户行为分析等。
行业应用：可以为电商行业提供数据支持，用于产品推荐、用户画像分析、舆情监控等。
决策支持：支持企业进行产品改进、市场营销策略制定等，通过分析用户评价来了解用户需求和产品优劣。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉情感分析流程。
此数据集特别适合用于探索用户评价文本与情感极性的关系，以及评估不同情感分析模型的性能，从而帮助用户优化产品、提升用户满意度。
