AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。AI Challenger以服务、培养AI人才为使命，打造良性可持续的AI科研与应用新生态。2017年首届大赛发布了千万量级的数据集、一系列兼具学术与产业意义的竞赛、超过200万人民币的奖金，吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛，成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。AI Challenger 2018带来十余个全新的数据集与竞赛，以及超过300万人民币的奖金，“用AI挑战真实世界的问题

微博用户评论情感分析python代码，完整的可运行的，（数据规模20w）微博用户评论情感分析python代码，完整的可运行的

xls格式，评论情感分析的数据集，比较小的数据集，很适合用来验证模型，进行实验。

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。

汽车评论情感分析代码，采用TEXTCNN进行训练与预测，里面包含详细代码及标注数据集；

NLPIR分词工具由中科院开发，其支持用户自定义词典。这是在做商品评论情感分析时整理的2019个自定义词汇。

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了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。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

“AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。AI Challenger以服务、培养AI人才为使命，打造良性可持续的AI科研与应用新生态。2017年首届大赛发布了千万量级的数据集、一系列兼具学术与产业意义的竞赛、超过200万人民币的奖金，吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛，成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。AI Challenger 2018带来十余个全新的数据集与竞赛，以及超过300万人民币的奖金，“用AI挑战真实世界的问题

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这是《Python数据挖掘课程》系列文章，前面很多文章都讲解了分类、聚类算法，而这篇文章主要讲解如何调用SnowNLP库实现情感分析，处理的对象是豆瓣《肖申克救赎》的评论文本。文章比较基础，希望对你有所帮助，提供些思路，也是自己教学的内容。如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵。同时，推荐大家阅读我以前的文章了解其他知识。 --------------------- 作者：Eastmount 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/85118818 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！