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近25万家餐馆的自然语言处理数据集-包含50万用户的近500万条评论和评分数据

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简介：
这是一个庞大的餐馆评论数据库，收录了接近500万条来自约25万家餐厅的用户评价与评分，为自然语言处理研究提供了宝贵的资源。 自然语言处理数据集包含近25万家餐馆、50万用户以及接近500万条评论评分数据。

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  • 近25万家餐馆的自然语言处理数据集-包含50万用户的近500万条评论和评分数据
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    这是一个庞大的餐馆评论数据库，收录了接近500万条来自约25万家餐厅的用户评价与评分，为自然语言处理研究提供了宝贵的资源。 自然语言处理数据集包含近25万家餐馆、50万用户以及接近500万条评论评分数据。
     
  • 亚马逊美食评论的自然语言处理(NLP)数据集：50万条评价
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    本数据集包含50万条评论，旨在为研究者提供一个全面的资源库，用于探索和改进针对亚马逊平台上食品相关商品的自然语言处理技术。 该数据集涵盖了超过10年的评论记录，截至2012年10月共有568,454条评论。内容包括产品评价、用户信息、评分以及纯文本形式的评论。
     
  • 近万条保险行业问答的自然语言处理数据集.rar
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    本数据集包含近万条关于保险行业的问答记录，涵盖了用户咨询、理赔流程及产品介绍等多个方面，适用于自然语言处理技术的研究与应用。 自然语言处理数据集包含近万条保险行业的问答数据，适用于FAQ问答系统的分析。
     
  • 自然语言处理(NLP)数据集-50万条闲聊记录.rar
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    本资源包含50万条闲聊对话记录，是进行自然语言处理（NLP）研究与开发的理想数据集。适合用于训练聊天机器人、语义理解等应用。 自然语言处理数据集（NLP）包含50万条闲聊语料。
     
  • 包含两万条评论的酒店数据集
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    本数据集收录了超过两万条关于酒店的评论，旨在通过分析顾客反馈来评估和改善酒店服务质量。 适合数据分析初学者进行简单的文本分类训练和文本情感分析。
     
  • Movielens 数据集（涵盖所有数据：10万、100万和1000万条评论）
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    MovieLens数据集包含超过10万、100万及1000万条用户对电影的评分与评价，是研究电影推荐系统和数据分析的重要资源。 Movielens数据集提供了不同规模的数据版本，包括10万、100万以及1000万条评分记录。这些数据为研究和开发推荐系统提供了丰富的资源。
     
  • 豆瓣电影用户评论数据集（40万条评论）.xlsx
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    本文件为豆瓣电影用户评论数据集合，包含超过40万条影评记录，每条评论均标注了评分、时间及具体内容，是研究用户观影偏好与评论文本分析的重要资源。 豆瓣电影用户评论数据包含40万条记录，每条评论包括以下字段：id、time（评论时间）、movieId（电影ID）、rating（评分）、content（评论内容）、creator（创建者）、addTime（添加时间）。
     
  • 京东评论数据集（约1万条评论）
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    该数据集包含大约一万条来自京东平台的商品评论，旨在为研究者提供产品评价分析、情感分析及自然语言处理方面的丰富资源。 关于MacBook的京东评论的数据集，包含未标记的文本内容，可用于进行文本聚类分析。
     
  • 电影评分评论数据集合（200万条）.rar
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    本资源包含超过两百万条评论的数据集，涵盖了广泛的电影评价。此文件适用于进行文本挖掘、情感分析以及推荐系统的研究与开发。 28部电影，超过70万用户参与评分评论，总共有超200万条评论数据。建议使用notepad++打开这些数据进行分析，包括类型推荐系统、情感倾向性以及观点评价等方面的分析研究。这些都是基于豆瓣电影的数据来进行的。
     
  • 豆瓣电影评论数据集（含12万用户40万条影评）爬虫程序.zip
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    本资源包含一个用于收集豆瓣电影评论数据的Python爬虫程序，可获取12万用户超过40万条评论的数据集。适合进行数据分析和机器学习研究使用。 使用Python语言实现的豆瓣电影数据搜索下载程序，包含数据文件和源代码。