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market-basket-analysis:我使用Apriori算法在此项目中执行了“市场篮子分析”。 Apriori算法是数据挖掘中的经典算法。它用于挖掘频繁项集和相关的关联规则。它被设计为在包含
SentimentAnalysisandOpinionMining
很好的综述,2008年的由cornell的人写的,很全面很强大
36万多条,带情感标注新浪微博,包含4种情感,其中喜悦约20万条,愤怒、厌恶、低落各约5万条,文件格式为csv,第一列label标签,第二列为review文本内容
基于Python的情感分析,包括数据预处理,向量化(两种方法),4种模型比较,包括SVM,CNN,LSTM和混合CLSTM,绝对适合初学者或者了解情感分析,文本分析的人………………………………
这是sentiment140数据集。它包含使用twitterapi提取的1,600,000条tweet。这些推文被标注了target(0=负面,2=中性,4=正面),它们可以用来检测情绪。
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