大众点评情感分类数据集：三分类人工标注与乱码处理

资源摘要信息:"大众点评中文短文本情感分类数据集包含对大众点评网站上用户评论的情感倾向进行分类，主要分为三类情感：正面、中性、负面。该数据集由人工进行标注，确保了数据的准确性。数据集已经被分词处理，这意味着文本数据已经通过中文分词工具进行了处理，将连续的文本切分成一个一个单独的词语，方便进行后续的自然语言处理任务。 关于数据不平衡问题，数据集中各类别的样本数量可能不相等，这在机器学习中是一个常见的问题，可能会导致分类器偏向于样本数量多的类别，从而影响模型的泛化能力。在使用数据集时需要注意这一点，并采取适当的策略，例如过采样少数类、欠采样多数类、合成新的样本或者使用类别权重等方法来处理数据不平衡问题。 此外，文件的标题提到了一个关于读取文件时的乱码问题。乱码通常是由于文件编码格式不一致导致的，但在这里，尽管使用WPS打开文件时会出现乱码，使用Python读取时却不会产生乱码。这可能是因为Python的文件读取函数默认使用了适当的编码格式，或者在读取过程中进行了适当的编码转换处理。在实际使用数据集时，如果遇到类似问题，可以检查和指定正确的文件编码格式，以确保数据的正确读取。 最后，标签中的“数据集”和“python”提示了该数据集与Python编程语言的紧密关联。数据集常用于机器学习、自然语言处理等领域，通过Python的相关库（如pandas、numpy、scikit-learn等）可以方便地进行数据的加载、处理和模型的训练等工作。"