yelp数据集最新数据资料，适合NLP分类任务，情感分类等。
In2015,Yelpheldacontestinwhichitaskedparticipantstopredicttheratingofarestaurantgivenitsreview.Zhang,Zhao,andLecun(2015)simplifiedthedatasetbyconvertingthe1-and2-starratingsintoa“negative”sentimentclassandthe3-and4-starratingsintoa“positive”sentimentclass,andsplititinto560,000trainingsamplesand38,000testingsamples.

yelp_review_full_csv数据集，是Yelp为了学习目的而发布的一个开源数据集。
它包含了由数百万用户评论，商业属性这是一个非常常用的全球NLP挑战数据集。
训练集总共650,000，测试集50,000，一共5个分类，每一种各有130,000训练样本，10,000个测试样例。

yelp数据集可用于推选体系yelp数据集yelp数据集推选体系

elp希望更多的学生利用这些数据，在研究中想出创新性方法，他们也提供了目前感兴味的一些主题。
一是图片分类。
目前他们虽然能识别出图片中类似于汉堡之类的食物，但是如何评价一张图片是否好看还有待研究。
二是自然语言处理和情感分析。
用户评价数据里有很多能挖掘的元数据，可以用于推断语义、商户属性和情感。
他们想知道评价里表达了什么，是好评还是差评。
三是图像挖掘。
比如说挖掘出用户之间的关系是如何限定他们的使用规律，流行趋势的引导者在一家店火起来之前都是去哪儿吃饭的。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。