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IMDB Large Movie Review Dataset 适用于情感二元分类的数据集，旨在作为情绪分类的基准，该数据集中有 50,000 条两极分化明显的电影评论拥有训练和测试，还有 50,000 条未经标记的数据可供使用。 该数据集由斯坦福大学于 2011 年发布，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。

Wikipedia Movie Plots 数据集包含 34886 部世界各地的电影。每部电影包括发行年份、标题、电影的民族性、导演、主演、剧情介绍等。该数据集可被用于多类问题处理如预测电影种类类型和推荐相关电影等。

MovieLens 是一套电影推荐数据集，信息来源于网站 movielens.umn.edu，该数据集包含 138493 位用户对 27278 部电影的评分数据，共计 20000263 条，数据采集自 1995.01 – 2015.03 这段时间。 MovieLens 数据集由明尼苏达大学-计算机科学与工程系的 GroupLens 组于 1998 年发布。

Netflix 电影评价数据集包含来自 48 万用户对 1.7 万部电影的评价数据，评价数超过 100 万条，数据采集的时间段为 1998.10 – 2005.11，其中评分以 5 分制为基准，并且用户信息已经经过脱敏处理。 该数据集来自于 Netflix Prize 比赛，其旨在提高根据个人喜好欣赏电影预测的准确性，该比赛自 2006 年举办并持续至 2011 年。

AclImdb – v1 Dataset 是用于二进制情绪分类的大型电影评论数据集，其涵盖比基准数据集更多的数据，其中有 25,000 条电影评论用于训练，25,000 条用于测试，还有其他未经标记的数据可供使用，该数据集包含原始文本和已处理的单词格式包。 AclImdb – v1 数据集由斯坦福 AI 实验室于 2011 年发布，发布渠道为 计算语言学 协会第 49 届年会论文集：人类语言技术，主要发布人有 Andrew L. Maas、Raymond E. Daly、Peter T. Pham、Dan Huang、Andrew Y. Ng 和 Christopher Potts，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。