职业申请者自我评价情感分析数据集ApplicantSelf-AssessmentSentimentAnalysis-mecanalpay
数据来源：互联网公开数据
标签：情感分析, 文本分类, 职业评估, 自然语言处理, 机器学习, 简历分析, 情绪识别, 土耳其语
数据概述：
该数据集包含来自职业申请者的自我评价文本，记录了申请者在描述自身能力和特点时所表达的情感倾向。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态文本数据集使用。
地理范围：数据主要来源于土耳其，文本为土耳其语。
数据维度：包括“review”（申请者自我评价文本）和“sentiment”（情感标签，如positive，可能包含其他情感类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为testvideokariyercsv，便于文本处理和情感分析建模。
来源信息：数据来源于对职业申请者自我评价的收集与标注，已进行文本提取和情感标注。
该数据集适合用于情感分析、文本分类等研究，以及在职业评估、简历分析等领域的应用。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如情感分类模型的训练与评估、不同情感表达方式的对比分析等。
行业应用：可以为人力资源行业提供数据支持，特别是在简历筛选、候选人评估等方面，辅助企业更高效地识别候选人的性格特点与工作态度。
决策支持：支持企业在招聘过程中，通过情感分析技术更好地理解候选人的自我认知，从而做出更明智的决策。
教育和培训：作为自然语言处理、情感分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解情感分析技术在实际应用中的价值。
此数据集特别适合用于探索职业申请者自我评价中的情感表达规律，帮助用户构建情感分析模型，提升对候选人综合素质的评估能力。
