本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算准确度。代码内有详细注释，下载即可运行。

python机器学习——文本情感分析（英文文本情感分析）代码下载，代码完整可以运行。希望可以帮助到正在学习的伙伴们。

python实现基于词典的文本情感分析，包含测试数据和实现代码

文本情感分析（也称为意见挖掘）是指用自然语言处理、文本挖掘以及计算机语言学等方法来识别和提取原素材中的主观信息。 本文使用python来做文本情感分析

基于卷积神经网络和注意力模型的文本情感分析 CNN Attention

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

kaggle 电影评论情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）的全部数据集，自己上网找了半天都找不到，最后是让同学上外网下的，在这里分享给想学习nlp的同学

基于tensorflow的IMDB文本情感分析完整代码（包含数据和词向量可直接运行），网络结构采用双层LSTM。

淘宝商品评价及新闻评论情感倾向分析，使用了python来实现。模型包括RNN和CNN

在30W的宾馆评论中，采用TF-IDF、CHI、SO-PMI等方法结合生成的面向评估评论领域的情感词典，示例如下： 周到 0.948878175759748 舒适 0.874236510936017 安静 0.870575044228372 热情 0.816626757038265 漂亮 0.806685156128692 不错 0.793740488482497 整洁 0.791215975691775 温馨 0.760592322762457 美 0.748611137335654 方便 0.731102822326942