YouTube评论文本情感分析数据集YouTubeCommentTextSentimentAnalysis-hemantshinde
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 自然语言处理, 机器学习, 社交媒体, 评论数据, 数据标注, 情感极性
数据概述：
该数据集包含来自YouTube视频评论的文本数据，用于情感分析任务，旨在识别评论的情感极性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2013年。
地理范围：数据来源为YouTube平台，评论可能来自全球用户。
数据维度：数据集包含多个字段，主要包括：
ID：评论的唯一标识符。
COMMENT_ID：评论的内部ID。
AUTHOR：评论作者的用户名。
DATE：评论发布日期。
CONTENT：评论内容文本。
CLASS：评论的情感标签，在train.csv中提供，用于训练模型。
数据格式：数据集提供两种CSV格式的文件：train.csv（训练集）和test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于YouTube视频评论，已进行基本的清洗和预处理，便于直接用于情感分析模型训练。
该数据集适合用于情感分析、文本分类和自然语言处理相关的研究和应用。
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、观点挖掘等领域的学术研究，如情感极性识别、情感趋势分析等。
行业应用：可以为社交媒体分析、舆情监测、品牌声誉管理等行业提供数据支持，如自动识别用户对产品的评价、监控负面评论等。
决策支持：支持企业进行市场调研、产品改进和营销策略优化。
教育和培训：作为自然语言处理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解情感分析的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索评论文本的情感表达规律，帮助用户构建情感分析模型，实现对用户评论的自动分类和情感倾向判断。
