游戏评分文章分类数据集2019
数据来源：互联网公开数据
标签：游戏,评分,文章分类,情感分析,机器学习,游戏评论,视频游戏
数据概述：
本数据集来源于gamespot.com网站，包含了截止到2019年12月其评选的最佳和最差视频游戏文章。数据集经过爬虫技术收集，涵盖了游戏评论文章的文本内容和相应的评分信息，为情感分析和机器学习研究提供了基础数据支持。
数据用途概述：
该数据集适用于游戏评论的情感分析、游戏评分预测、以及机器学习算法的训练和评估。研究人员可以利用此数据集训练分类器，以识别文章的情感倾向；游戏公司和评论者可以使用数据集预测游戏的潜在评分；教育机构可以将数据集用于教学，帮助学生理解和应用情感分析技术。
举例：
数据集中包含了一篇文章，标题为“最佳动作游戏：《塞尔达传说：荒野之息》”，内容为对该游戏的高度评价，评分9/10。另一篇文章标题为“最差赛车游戏：《极品飞车：热度》”，内容对该游戏进行了批评性评论，评分2/10。通过这些样本数据，用户可以了解数据集的组成和价值。
