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谭松波-酒店评论数据-UTF-8,10000条

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 谭松波老师8++酒店评论语料-1万条
    优质
    本资料包含谭松波老师精心整理的8++酒店评论语料共1万条，涵盖客户对酒店服务、设施及住宿体验的评价，适用于酒店行业分析与研究。 谭松波老师的酒店评论语料集已经整理完毕，并且正负面评价的标注工作也已完成，可以直接用于程序运行，标注准确性很高。
     
  • 谭松波老师的酒店评论语料数据集
    优质
    谭松波老师的酒店评论语料数据集是由谭松波老师创建的一个包含大量酒店评论的数据集合，旨在为自然语言处理和机器学习研究提供支持。 谭松波老师收集整理的酒店评论语料共有6000条评价数据，其中包含3000条负面评价保存在neg文件夹中、3000条正面评价保存在pos文件夹中。这些语料的数据来源网络，如有侵权，请联系相关人员删除。再次感谢谭松波老师花费时间和心血收集整理并分类酒店评论语料。
     
  • 谭松波提供的酒店评论语料（支持UTF-8和GB2312编码）
    优质
    这是一份由谭松波提供的包含多条针对不同酒店的评论文本数据集，内容涵盖了顾客对住宿体验、服务设施等方面的评价与建议。 谭松波老师提供的评论语料资源采用gb2312编码格式，并且还提供了UTF-8编码版本。这些语料被分成两个文件：pos.txt和neg.txt。每个文件中的每一行代表一个原始的txt文件，即一条独立的评论，方便大家使用。
     
  • 谭松波整理的情感分析酒店评论去重数据，适用于pandas直接读取
    优质
    这是一份由谭松波整理的情感分析酒店评论去重数据集，包含清洗和处理过的酒店评价信息，便于使用Pandas进行数据分析与挖掘。 去重后的非平衡酒店评论情感语料分为两个文件：负面评价（neg）共1172条，正面评价（pos）共5358条。数据按照id、text和label进行划分，可以直接使用pandas读取。
     
  • 7000余条酒店评论的数据集合.rar
    优质
    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。
     
  • 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
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    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。