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

“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

http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/38418277 京东评论情感分类器（基于bag-of-words模型） 数据集

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方便使用的评论工具类，而且能监听到小键盘消失事件，能返回小键盘的高度，追踪评论位置。

经常在各大论坛或新闻板块详情页面下边看到评论功能，当然不单单是直接发表评论内容那么简单，可以对别人的评论进行回复，别人又可以对你的回复再次评论或回复，如此反复，理论上可以说是没有休止，从技术角度分析很容易想到运用无限级分类技术存储数据，运用递归获取评论层级结构数据，运用ajax实现评论页面交互，这里用thinkphp框架做个简单的demo练练手，为了简化流程这里第三级评论不再提供回复功能，当然只要在这个基础上稍作修改就可以实现无限回复功能，主要是view层样式修改较麻烦，需花些时间。

中文京东商品评论数据集，分为正负两类，共4000个，可用做文本分类实验

说明：谭松波收集整理了一个较大规模的酒店评论语料。语料规模为10000篇。语料从携程网上自动采集，并经过整理而成。为了方便起见，语料被整理成4个子集: 1. ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料，正负类各1000篇。 2. ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 平衡语料，正负类各2000篇。 3. ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 平衡语料，正负类各3000篇。 4. ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 非平衡语料，正类为7000篇。

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