French Book Reviews Fr Prompt Sentiment Analysis

Name: French Book Reviews Fr Prompt Sentiment Analysis
Creator: HuggingFace
Published: 2023-07-28
License: Voir la source
Keywords: binary sentiment analysis, DFP, french prompts

Aperçu du dataset

Format

Parquet

Cas d'utilisation

Data Science

Explorez et analysez les données avec Python, R ou Jupyter pour extraire des insights.

Machine Learning

Utilisez ce dataset pour entraîner et évaluer vos modèles de machine learning.

Visualisation

Créez des graphiques et dashboards avec D3.js, Plotly, Tableau ou Power BI.

Projets academiques

Idéal pour les mémoires, projets etudiants et travaux de recherche en data science.

Description

french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis Summary french_book_reviews_fr_prompt_sentiment_analysis is a subset of the Dataset of French Prompts (DFP).It contains 270,424 rows that can be used for a binary sentiment analysis task.The original data (without prompts) comes from the dataset frenc

Cas d’utilisation

Analyse de sentiment et d’opinion
Detection de tendances et de buzz
Recherche en sociologie numerique
NLP et traitement du langage naturel

Source

Ce dataset est fourni par HuggingFace. Consultez la page source pour plus de details et les conditions d’utilisation.

Questions fréquentes

Comment utiliser le dataset French Book Reviews Fr Prompt Sentiment Analysis ?

Le dataset French Book Reviews Fr Prompt Sentiment Analysis est disponible au format Parquet. Telechargez-le et importez-le dans votre outil d'analyse prefere (Python, R, Excel, Power BI). il est adapte aux projets de data science, machine learning et analyses statistiques.

Le dataset French Book Reviews Fr Prompt Sentiment Analysis est-il gratuit ?

Oui, ce dataset est entièrement gratuit et open source. Vous pouvez l'utiliser librement pour vos projets personnels, academiques ou professionnels sans restriction.

A quelle fréquence le dataset French Book Reviews Fr Prompt Sentiment Analysis est-il mis à jour ?

La fréquence de mise à jour dépend de la source originale. Consultez la source officielle pour connaître la periodicite exacte. Nous verifions régulièrement que nos liens sont à jour.

Quels outils pour analyser ce dataset ?

Vous pouvez utiliser Python (pandas, numpy), R, Excel, Google Sheets, Jupyter Notebook ou des outils de BI comme Power BI et Tableau. Le format Parquet est compatible avec la plupart des outils d'analyse de données.