Advertisement

酒店评论数据及标签词库。含标签的酒店数据。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本数据集包含详尽的酒店评论及其对应的标签，旨在为研究者提供一个丰富的资源库，用于分析顾客反馈、优化服务质量以及探索自然语言处理技术在旅游行业的应用潜力。 使用酒店评论数据并结合停用词表可以有效清洗数据，提高分词的准确性，为后续的自然语言处理工作奠定基础。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 酒店评论数据及标签词库。含标签的酒店数据。
    优质
    本数据集包含详尽的酒店评论及其对应的标签，旨在为研究者提供一个丰富的资源库，用于分析顾客反馈、优化服务质量以及探索自然语言处理技术在旅游行业的应用潜力。 使用酒店评论数据并结合停用词表可以有效清洗数据，提高分词的准确性，为后续的自然语言处理工作奠定基础。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 酒店评论分析-含情感标识-训练数据集
    优质
    本数据集包含酒店评论及其对应的情感标签，旨在用于训练和评估机器学习模型在自然语言处理中的情感分析能力。 在自然语言处理的情感分析任务中，需要使用一个包含2000条正向评价和2000条负向评价的训练集。
     
  • 酒店评论分析数据.zip
    优质
    本资料包包含一系列关于酒店评论的数据集与分析报告，旨在帮助用户深入了解顾客反馈，优化服务质量。 在上一篇课程设计报告的基础上继续实现代码。本次配置的环境为Python 3.7，并且需要使用jieba库、wordcloud及mxlend等工具。首先利用包含2000条已标注正负评论语料库训练一个SVM模型，然后用该模型对爬取到的新酒店评论（new_comment）进行分类（seperate）。接着分别针对不同类别的酒店评论执行LDA主题聚类分析，并最终完成关联性分析。
     
  • 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
    优质
    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
     
  • 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。
     
  • 景区与酒店评论和评分数据
    优质
    本数据集包含了用户对各类景区及周边酒店的评论和评分信息，旨在为旅游者提供参考，帮助他们做出更佳的选择。 数据来源于互联网公开渠道。景区评论的具体字段包括：景区名称、评论日期、评论详情；酒店评论的具体字段包括：酒店名称、评论时间、评论详情、入住房型。专家打分的数据则包含各地点（涵盖景区及酒店）的名称，总得分以及五个维度的分数。