情感词典（清华大学的）+程度（知网的）+同义词词林（第二种格式的）+停用词 utf-编码，txt格式

中文文本情感值计算的包

基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例。 摘要：【目的】为特定领域情感分析任务构建一个适用的情感词典。 【方法】以金融领域为例, 结合语料库和知 识库的特点, 提出一种全新的构建情感词典的方法: 利用词向量方法将文本信息映射到向量空间, 借助已有的 通用情感词典, 自动标引训练语料, 按照9:1的比例构建训练集和预测集。使用Python构建深度神经网络分类器, 判断特定领域候选情感词的情感极性, 构成情感词典。【结果】本文构建的神经网络分类器的训练集准确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%, 同时证明了利用本文方法所构建的情感词典在金融领域中的表现优于其他已 有方法。 【局限】抽取种子词的方法需要进一步优化。 【结论】本文方法解决了训练神经网络分类器中训练语料 不足的问题, 同时解决了词向量的语义相关性无法区分情感信息的问题。在构建面向特定领域情感词典上具有 较好的表现, 为该领域其他研究提供参考依据。

该资料包含知网情感相关的词典，分为中英文单词表，每种都梳理完毕，并整理成单独文件，非常方便，有需要的话，请下载使用。

内含两个TXT文件，分别为褒义和贬义文件例如乱离 下流 挑刺儿 憾事 日暮途穷 散漫 谗言 迂执 肠肥脑满 出卖 孱头 匪首 毒刑 惨死 偏激 荒凉 东山再起 责备 无赖 虚矫 遂意 得救 稳帖 谦诚 赞成 谦虚谨慎 清淡 佳境 患得患失 不惑 宰相肚里好撑船 查实 忠实 名手

------------------------------------------------------------------------------------- 基于情感词典的方法（知网整理的情感词典Hownet） 里边共有12个.txt 1.程度级别词语中英文 2.负面评价词语中英文 3.负面情感词语中英文 4.正面评价词语中英文 5.正面情感词语中英文 6.主张词语中英文

该词典主要分为中文和英文两部分，共包含如下数据：中文正面评价词语3730个、中文负面评价词语3116个、中文正面情感词语836个、中文负面情感词语1254个；英文正面评价词语3594个、英文正面评价词语3563个、英文正面情感词语769个、英文负面情感词语1011个。

中文会计&金融情感词典.ipynb

知网Hownet情感词典

里面含有知网词典的各个部分，包括中英文极性词典、程度词典等