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中文情感分析数据集的来源可追溯至“基于字符的BiLSTM-CRF结合POS和词典进行中文意见目标提取”研究。情感分析（Sentiment Analysis）是一项涉及文本分析的技术，也被称为意见挖掘（Opinion Mining）。其主要目标在于辨别和提取文本中的情感倾向或情绪状态。在社交媒体、产品

用户评论数据集是通过“基于字符的BiLSTM-CRF结合POS和词典进行中文意见目标提取”项目收集的，主要涉及百度、马蜂窝和大众点评的用户评价。情感分析，又被称为意见挖掘，是一种文本分析技术，其目标是识别和提取文本中的情感倾向或情绪状态。情感分析对于理解人们在社交媒体、产品评论、新闻文章等文本中所表

中文停用词表在自然语言处理中扮演着重要角色，用于过滤文本中的常见词汇，提高文本分析的准确性和效率。其中，cn_stopwords.txt是由哈尔滨工业大学提供的通用停用词表，涵盖了中文文本中常见的无效词。hit_stopwords.txt是哈尔滨工业大学停用词表的一部分，专注于通用停用词。baidu

中文BERT预训练模型是一种针对中文语言的自然语言处理模型，使用PyTorch实现，已经通过预训练来学习中文语料库中的语言知识。该模型采用了随机输入掩码，可以在处理词块时与原始BERT论文中的方法一样。此外，它还具有优秀的性能，可以用于多种NLP任务，如文本分类、情感分析、问答系统等。