在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的
比赛原始数据集,包括了提交示例,训练集、测试集四个文件随着各种社交平台的兴起,网络上用户的生成内容越来越多,产生大量的文本信息,如新闻、微博、博客等,面对如此庞大且富有情绪表达的文本信息,完全可以考
aclImdb.zip电影影评情感分析数据集,里面有两个子文件夹,train和test,里面又分别是有好的影评文件和坏的影评文件数据集
情感分析中的英文数据集,文档级。包括 yelp-大型和电子-大型数据集。
本文旨在展示基于方面的观点挖掘中的情感强度分析。 以前的作品通常关注评论者的情感取向,而忽略了用户在评论中表达的情感强度。 为了弥补这一缺点,提出了两种情感强度评估方法。 在庞大的酒店评价数据集上进行
为了分析中文微博中海量的情感信息,文中提出了一种中文微博情感分析策略,能够有效分析出微博中的情感倾向。为了能准确分析出某领域微博情感倾向,本文构建了领域情感词典,具有自动识别、扩展等功能,减少了人工标
包含情感词(积极,消极,程度词,主张词),情感词典(大连理工,HowNet),中文情感挖掘酒店评论语料
情感:基于字典的情感分析,考虑价移
共22000条酒店评论情感分析语料,包括pos积极语料,neg消极语料。
本人机器学习课程的小作业,记录一下,希望可以帮到一些小伙伴。 项目介绍,给一段英文文本(英文影评评论)来预测情感是正向还是负向 模型使用的是LSTM+RNN。 代码包括数据处理,模型训练,对新数据做出
