比赛原始数据集,包括了提交示例,训练集、测试集四个文件 随着各种社交平台的兴起,网络上用户的生成内容越来越多,产生大量的文本信息,如新闻、微博、博客等,面对如此庞大且富有情绪表达的文本信息,完全可以考虑通过探索他们潜在的价值为人们服务。因此近年来情绪分析受到计算机语言学领域研究者们的密切关注,成为一项进本的热点研究任务。
2020-01-07 03:04:48 20.28MB NLP
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用python实现基于情感词典的情感分析 大数据分析
2020-01-05 00:33:14 141KB python 情感词典 情感分析
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本资源是爬取自淘宝牛肉干商品的评论数据。包括差评数据集和好评数据集,其中差评数据集最难集成,现在淘宝基本都是好评几万条,差评只要几条,所以想凑齐一个数据集比较难,所以本数据集爬取了好几款商品凑出来的。可以用于淘宝评论的情感分析使用。
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情感分析中的英文数据集,document-level。包含yelp-large及electronics-large两类数据集。
2020-01-03 11:42:40 12.48MB 数据集 情感分析 yelp
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用python实现基于情感词典的情感分析 大数据分析
2020-01-03 11:40:15 141KB python 情感词典 情感分析
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微博 中文 情感分析 训练模型 数据集
2020-01-03 11:39:19 27.15MB 微博 中文 情感分析 训练模型
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包含coae2014和NLPCC2014会议的所有评测数据,非常适合搞情感分析的学术研究
2020-01-03 11:37:59 49.27MB 情感分析
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这是覃建波老师的酒店评论数据集,是公认的情感分析语料数据,做中文自然语言处理情感分析所用。
2020-01-03 11:34:32 3.81MB 中文 情感分析 语料数据
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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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Al_challenger细粒度情感分析数据集,包含ai_challenger_sentiment_analysis_testa_20180816、ai_challenger_sentiment_analysis_trainingset_20180816、ai_challenger_sentiment_analysis_validationset_20180816
2020-01-03 11:16:38 77KB sentiment
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