百度、马蜂窝和大众点评数据集（情感分析）

中国客户评论 数据集来自“基于字符的 BiLSTM-CRF 结合 POS 和词典进行中文意见目标提取” 情感分析（Sentiment Analysis），也被称为意见挖掘（Opinion Mining），是一种文本分析技术，旨在识别和提取文本中的情感倾向或情绪状态。 情感分析可以帮助我们理解人们在社交媒体、产品评论、新闻文章等文本中所表达的情感。它通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术来对文本进行分类，并确定文本的情感极性，通常分为以下几类： 正面情感：表示文本所表达的情感倾向为积极、满意或正面的。 负面情感：表示文本所表达的情感倾向为消极、不满意或负面的。 中性情感：表示文本所表达的情感倾向中立，即没有明显的积极或消极情绪。 情感分析技术通常基于机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、逻辑回归等，以及深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）。这些模型通过学习大量标注好的情感数据集，从中提取文本的特征并进行情感分类。