词典来源于BosonNLP数据下载的情感词典，来源于社交媒体文本，所以词典适用于处理社交媒体的情感分析。词典把所有常用词都打上了唯一分数。
2019-12-21 21:38:37
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本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据
2019-12-21 21:38:28
8.38MB
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数据存储使用的是SQlite数据库。使用起来应该比较方便。要浏览的话下个可视化软件就行，我用的是SQLiteStudio。
自己爬的豆瓣电影短评。目前豆瓣似乎对一部电影下能够显示的短评数量做了限制，不登录的话只能爬取少量的短评。
每条短评都有1~5星的用户评分。因为爬取是为了做情感分析，所以我只爬了1~2星和4~5星的评论。总计1~2星评论177714条，4~5星评论224229条。每条评论都注明了所属的电影ID，评论者，评分和评论时间。
2019-12-21 21:32:30
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为了将情感信息融入到词向量中，本文第一部分工作提出了两个情感词向量
学习框架，即，基于谷歌提出的Ｓｋｉｐ－ｇｒａｍ模型的框架和基于卷积神经网络模型
的框架。在每个框架中，根据情感和语义信息融合策略的不同，我们又分别提出
Ｈ个具体模型。为了验证学习得到的情感词向量是否包含语义和情感信息，本文
分别在不同语言、不同领域的多个数据集下进行了大量定性和定量的比较实验。
这部分相关工作分别发表在２０１５年ＩＡＬＰ会议和２０１６年ＩＪＣＮＮ会议
2019-12-21 21:28:01
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twitter文本的pyhton情感分析（所有源码和数据集），有对表情的简单处理
2019-12-21 21:27:40
9.29MB
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