README.md

---
license: mit
dataset_info:
  features:
  - name: normalized_review_text
    dtype: string
  - name: rating
    dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 19637178
    num_examples: 352151
  download_size: 10181120
  dataset_size: 19637178
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
task_categories:
- text-classification
- token-classification
language:
- uz
tags:
- sentiment_analysis
pretty_name: Sentiment analysis for Uzbek language.
size_categories:
- 100K<n<1M
---
# Uzum Market Sentiment Analysis Dataset

## Ma'lumotlar to'plami haqida

Ushbu ma'lumotlar to'plami Uzum marketidagi izohlar asosida sentiment tahlilini amalga oshirish uchun yaratilgan. Ma'lumotlar to'plami izohlardagi fikrlarni baholash va ularni turli reytinglarga ajratish imkonini beradi.

## Ma'lumotlar tuzilishi

Ma'lumotlar quyidagi formatda JSON tuzilishida keltirilgan:

```json
{
    "features": ["normalized_review_text", "rating"],
    "num_rows": 352151
}
```

Reytinglar quyidagi tartibda belgilanadi:

```python
rating_to_label = {
    1: 'very poor',
    2: 'poor',
    3: 'fair',
    4: 'good',
    5: 'excellent'
}
```
## Tayyorlanish yo'riqnomasi

Ushbu ma'lumotlar to'plamidan tayyorlashda quyidagi yo'riqnomalarga rioya qilingan:

1. Izohlarning normalizatsiya qilingan matnlari va ularning reytinglari ajratib olingan.
2. Har bir reyting turli xil sifat ko'rsatkichlari (yaxshi, o'rtacha, yomon va boshqalar) bilan belgilangan.

## Misollar

Quyida ma'lumotlar to'plami uchun ba'zi misollar keltirilgan:

- **normalized_review_text:** ["Mahsulot juda yaxshi, tavsiya qilaman!", "Xizmat sifati yomon, qoniqmadi."]
- **rating:** [5, 1]

## Yuklab olish

Ushbu ma'lumotlar to'plamini quyidagi kod yordamida yuklab olishingiz mumkin:

```python
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("risqaliyevds/sentiment-analysis-uzbek")
```

## Litsenziya

Ushbu ma'lumotlar to'plami ochiq manba sifatida taqdim etiladi va barcha foydalanuvchilar uchun bepul foydalanish imkoniyatiga ega.

## Bog'lanish

Agar savollaringiz bo'lsa yoki qo'shimcha ma'lumot kerak bo'lsa, iltimos biz bilan bog'laning.
LinkedIn: [Riskaliev Murad](https://www.linkedin.com/in/risqaliyevds/)