LDA贝叶斯算法实现的电商行业商品评论与情感分析案例，数据集主要涉及‘美的’品牌的评论

新聞類情感分析中文語料庫，可以用於訓練或者匹配新聞做情感分析

中文情感分析语料库，包含 酒店、服装、水果、平板、洗发水 等 5 个领域的评价数据，每个领域各包含 5000 条正面和负面评价，数据抓取于 携程网 和 京东 ，仅供科研学习之用，欢迎下载使用！

谭松波中文评论情感分析，1为正向情感，0为负向情感，

无监督情感分析，包括文档和源代码，其中有128_hidden_then_softmax.py,Seq_CNN.py

SemEval-2014 Task 4数据集主要用于细粒度情感分析，包含Laptop和Restaurant两个领域，每个领域的数据集都分为训练数据、验证数据（从训练数据分离出来）和测试数据，非常适用于有监督的机器学习算法或者深度学习算法，如LSTM等。文件格式为.xml。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

该资源主要用于情感分析中，而且是基于规则的算法，主要是提供情感极性、程度等先验知识。在该词典当中，每个情感词都被分为正向、负向、中性三个情感极性，并具有从0到10等不同大小的情感程度，且分为七个情感大类（乐、好、怒、哀、惧、恶、惊）和21个小类。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

该词典为简体的情感极性词典，共包含2812个正向情感词和8278个负向情感词，可以用于二元情感分类任务当中。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

该资源共包含两个文件，一个为褒义一个为贬义。 该词典共包含褒义词5568个和贬义词4470个。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

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。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025