完整可运行的python代码。
数据过滤，清洗，分割，特征选择，训练词向量模型，测试等等，
每行都有注释，真实的数据集超过20w条，是个不错的nlp入门例子。
2019-12-21 19:48:55
79.61MB
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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
2019-12-21 19:28:12
51.3MB
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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.
2019-12-21 18:49:12
67.24MB
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