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多类别评论数据集合.rar

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简介：
多类别评论数据集合包含丰富且多样化的用户评论文本，涵盖产品、电影、餐厅等多个领域，适用于情感分析与分类研究。 该数据集包含五个类别：手机、口罩、衣服、酒店和零食，每个类别的好评、中评和差评各有25000条。不过，中评的数据质量较差，建议仅使用好评和差评两个数据集。

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  • 多类别评论数据集合.rar
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    多类别评论数据集合包含丰富且多样化的用户评论文本，涵盖产品、电影、餐厅等多个领域，适用于情感分析与分类研究。 该数据集包含五个类别：手机、口罩、衣服、酒店和零食，每个类别的好评、中评和差评各有25000条。不过，中评的数据质量较差，建议仅使用好评和差评两个数据集。
     
  • 多种类别的数据集合
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    本数据集汇集了丰富多样的信息资源，涵盖文本、图像和音频等多种格式，旨在为机器学习与数据分析提供全面支持。 多分类数据集是指包含多种类别的训练或测试数据集合，在机器学习任务中用于模型的训练与评估。这类数据集中每个样本都被标记为预定义类别之一，通过使用这些已知标签的数据来帮助算法理解不同输入之间的关系和模式，并最终实现对新数据进行准确预测的目标。 在处理多分类问题时，选择合适的特征表示、设计有效的机器学习架构以及利用恰当的训练策略都是至关重要的。此外，在评估模型性能方面，常用的指标包括但不限于精确率（precision）、召回率（recall）及F1分数等。 总之，构建高质量的多分类数据集并采用适当的算法和技术是解决复杂分类问题的基础和关键步骤之一。
     
  • 十类商品评论的数据集合
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    本数据集包含各类商品的消费者评价，涵盖十个主要类别，旨在为产品改进和市场分析提供有价值的用户反馈。 数据概览：涵盖10个类别，总共有6万多条评论。其中正向评论和负向评论各约3万条。涉及的类别包括书籍、平板电脑、手机、水果、洗发水、热水器、蒙牛产品、衣服、计算机以及酒店。
     
  • 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。
     
  • 7000余条酒店评论的数据集合.rar
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    本数据集包含超过7000条针对各类酒店的真实客户评价，涵盖多个维度如服务质量、房间设施及地理位置等，为研究和分析提供详实资料。 自然语言处理数据集包含7000条酒店评论，其中5000多条评论是正面评价，2000多条评论为负面评价。这些数据来源于携程网，并用于情感/观点分析及倾向性研究。
     
  • 微博评论的数据集合
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    微博评论的数据集合是一份收集自中国社交媒体平台微博上的用户评论数据集，涵盖广泛话题，为情感分析、自然语言处理等研究提供资源。 提供两个微博评论数据集，一个用于训练，另一个用于测试。
     
  • 酒店评论的数据集合
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    本数据集汇集了大量用户对酒店的各项评价与反馈，涵盖位置、服务、设施等多个方面，旨在为酒店改进服务质量及旅游者选择住宿提供参考。 该资料包含酒店的网上评论数据集，分为正向和负向两个部分，各2000篇。
     
  • 12类商品评论数据集.csv
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    该文件包含了一个涵盖12种类别产品的评论数据集，用于分析消费者反馈、情感倾向及产品评价等方面的研究。 经过多个数据集整理而成的商品好评差评数据集可以直接用于训练，包含以下分类：零食、书籍、计算机、手机数码、热水器、酒店、手机（移动电话）、洗发水、牛奶、衣服、平板电脑、水果等类别，共有6.8万条记录。
     
  • 鱼类识别42-CreateML与Darknet数据集合.rar
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    本资源包含使用CreateML和Darknet框架进行鱼类图像识别的数据集，适用于机器学习项目中模型训练和测试。 在与团队合作进行计算机视觉项目的过程中，我们完成了以下任务： - 收集并组织图像； - 了解和搜索非结构化图像数据； - 注释和创建数据集； - 导出、训练及部署计算机视觉模型； - 使用主动学习方法随着时间推移改善数据集。 此数据集包含了6815张图片，鱼类标注采用CreateML格式。对每一张图片进行了以下预处理操作： - 自动剥离Exif-Arientation以调整像素数据方向； - 将所有图像大小统一调整为640x640（拉伸）。 此外，并未使用任何图像增强技术进行处理。
     
  • 数据集-书籍至计算机评论合集（6万条）.rar
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    本资料包包含一个综合性的数据集，汇集了针对书籍及计算机产品的六万余条评论。这些评价为研究与开发自然语言处理技术提供了宝贵的资源。 自然语言处理数据集包含10个类别：书籍、平板、手机、水果、洗发水、热水器、蒙牛产品、衣服、计算机和酒店，共有6万多条评论数据，其中正向评论约3万条，负向评论同样约为3万条。