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7000余条酒店评论的数据集合.rar

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 酒店评论的数据集合
    优质
    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。
     
  • 酒店评论数据集-UTF-8,10000条
    优质
    本数据集包含10000条评论，旨在提供酒店业反馈分析所需的信息资源。每条评论皆以UTF-8格式编码，便于全球用户访问和利用。 现在网上大部分关于谭松波老师的评论语料资源的编码方式都是gb2312。本资源除了采用原始编码格式外，还提供了UTF-8编码格式。此外，该资源将所有语料分为pos.txt和neg.txt两个文件，每个文件中的每一行代表一个单独的txt文件，即一篇评论。
     
  • 包含两万条评论的酒店数据集
    优质
    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。
     
  • TripAdvisor酒店评论数据集
    优质
    这是一个包含大量用户在TripAdvisor网站上对全球各地酒店进行评价的数据集合，可用于分析旅客偏好及酒店服务质量。 从Tripadvisor提取了2万条酒店点评，并保存在名为tripadvisor_hotel_reviews.csv的文件中。
     
  • 谭松波-酒店评论数据-UTF-8,10000条
    优质
    本数据库包含谭松波关于酒店的评论数据共10000条，内容涵盖了顾客对住宿体验、服务态度及设施等方面的评价与建议。 现在网上大部分谭松波老师的评论语料资源的编码方式都是gb2312。本资源除了原始编码格式外，还提供了UTF-8编码格式。此外，该资源将所有语料分为pos.txt和neg.txt两个文件，每个文件中的一行代表一个单独的txt文件，即一篇评论。
     
  • 谭松波-酒店评论数据-UTF-8,10000条
    优质
    该数据库包含谭松波收集的关于酒店的评论信息，总计10000条评论记录。每条评论均为UTF-8编码格式，内容详实丰富，涵盖顾客对酒店住宿体验的感受与评价，为研究和分析提供了宝贵的资源。 网上大部分关于谭松波老师的评论语料资源采用的是gb2312编码方式。本资源除了提供原始的gb2312格式外，还包含了UTF-8编码版本。 此外，该资源将所有语料分为pos.txt和neg.txt两个文件。每个文件中的每一行代表一个单独的文本段落件，即一篇评论。
     
  • 酒店与外卖评论数据集
    优质
    本数据集包含酒店及外卖服务的用户评价文本，涵盖顾客对产品、服务质量等多方面的反馈意见。适合用于自然语言处理和情感分析研究。 我们有一个包含7000多条酒店评论的数据集以及一个包含11000多条外卖评论的数据集，这些数据都已经标注了正负标签。
     
  • 酒店评论与列表数据集
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    该数据集包含详尽的酒店评论和评分信息，旨在帮助用户了解全球各地酒店的服务质量及设施情况。适用于旅游推荐系统和自然语言处理研究。 评论为酒店提供了大量有用的信息。这些数据可以用于多种自然语言处理（NLP）项目，如推荐系统、情绪分析、同类酒店的图谱构建以及基于评论对酒店进行细分等应用。该数据集涵盖了25个城市的酒店列表和相关评论。 以下是包含具体城市信息的数据文件： - 奥斯汀 - 巴厘岛 - 曼谷 - 巴塞罗那 - 孟买（又称 Bombay） - 芝加哥 - 迪拜 - 香港 - 伊斯坦布尔 - 伦敦 - 迈阿密 - 米兰 - 纽约市 - 大阪 - 巴黎 - 普吉岛 - 布拉格 - 罗马 - 旧金山 - 圣托里尼
     
  • 电影评分评论数据集合（200万条）.rar
    优质
    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。