自己爬的原始推特数据集，可用作情感分析。里面有三个名人的推特数据，可以合并起来一起使用。

一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。含有训练集、验证集和测试集

爬虫获取的豆瓣电影短评，仅包含电影名，用户名，日期，评分，短评内容

带积极消极标签，内容未进行清洗，主要用于机器学习情感分析

csv格式，斯坦福大学收集的评论情感分析数据集，比较齐全，好用。

# 语料库说明 ------------------------------------------------------------------------ ## 词典 1、HowNet 情感词典 2、ntusd 情感词典 3、情感分析停用词表 4、结巴分词自定义词典 5、常用语词典，包括流行新词，网络流行词，手机词汇，粤语，潮语潮词、阿里巴巴-通讯产品词汇等 ## 手机评论数据 1、HTC手机评论，包括打分，共302篇1-5 2、魅族手机评论，包括打分，共529篇1-5 3、诺基亚手机评论，包括打分，共614篇1-5 4、OPPO手机评论，包括打分1-5，共553篇 5、三星手机评论，包括打分1-5，共762篇 6、中兴手机评论，包括打分1-5，共785篇 7、摩托罗拉手机评论，包括打分1-5，共990篇 8、整合：正面评论1084篇，负面评论524篇 ## 淘宝商品评论数据 1、正面评论一万篇，负面评论一万篇 2、待预测的语料一万篇 ## 2012微博情感分析数据 共三个任务，数据集来自腾讯微博，每个话题1,000条，总约两万条微博 1、观点句与非观点句的判别 2、情感分类 3、情感要素抽取 ## 谭松波酒店评论语料 正负样本不平衡，正样本7,000，负样本3000，共10,000. ## 酒店、服装、水果、平板、洗发水 正负样本均5,000，总样本数50,000

谭松波中文评论情感分析，1为正向情感，0为负向情感，

共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.