中文基础情感词典NTUSDHowNetTsinghua)

基于词典的微博情感分类方法，姜杰，刘超，微博情感分析是近几年自然语言处理领域研究的热点问题。主流的文本情感分析主要分为规则方法和机器学习方法。本文针对COAE2015评测

旅游在线评论情感分析的基础是情感词典的构建。在领域情感词典构建过程中，通常仅使用词频作为筛选种子词集的标准，而并未考虑其内部词语的关联程度，这会导致种子词集聚类效果不明显，进而影响情感词语归类精度。因

礼貌 在将通用情感词典用于领域特定用途方面所做的工作。 我们专门使用了来自政治领域的词嵌入来使用自动学习新的极性值。 作者:Tim Kreutz和Walter Daelemans 论文: 概述 该存储

盘古分词-开源中文分词组件词典PanGu_ReleaseV1.1.0.1

用于中文文本情绪识别等研究,内含知网Hownet+台湾大学NTUSD+清华大学李军中文褒贬义词典。

区块链中文词典，是大牛们辛苦的杰作，本文件只限学习交流。

几十万个常用汉语词汇，词与词之间用“**”隔开，存储方式txt,适合中文分词程序，作为其中的词库

CSS词典（CSS中文手册）。方便地查询CSS的所有用法。

情感词典最全版，包括褒贬词及其近义词、否定词典、汉语情感词极值表、清华大学李军中文褒贬义词典、情感词典及其分类、情感词汇本体、台湾大学NTUSD简体中文情感词典、知网Hownet情感词典

文档主要是中文句子情感倾向分析,是中文语言处理中很重要的一部分,介绍了情感分析方法