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详情参考:https://blog.csdn.net/wouderw/article/details/128505284 使用Python编程，使用股评文字和上证指数的数据，通过机器学习模型，经过情感分析、指标构建这两个流程之后，得到看涨情绪与股市走势的关系。 演示如何从互联网中提取投资者情绪，并研究情绪与股市的关系。

电影评论数据作为训练数据集. 其中, 训练数据集20000条(正负向各10000条); 测试数据集6000条(正负向各3000条)。造福没有积分的宝宝。资源来自于https://www.ctolib.com/lxw0109-ChineseSentimentAnalysis.html

数据集官网：https://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/ 数据集的训练集和测试集各有25000个样本，且正负样本个数相同，均为12500个。 该数据集和官网提供的相比，去除了一些不必要的文件，其他均未改动。

公开数据集，包括lt，res，res15，res16等，其中每个数据集又分为训练集及测试集，又细分为sentence、label、term等文件。

基于python实现微博动态情感分析设计Flask制作restful api项目源码+数据集.zip 适用于做NLP情感分析 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习学习者。 也可作为课程设计、期末大作业、作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

Senta是一款百度开源的情感分析系统。 情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。情感分析是人工智能的重要研究方向，具有很高的学术价值。同时，情感分析在消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域均有重要的应用，具有很高的商业价值。 近日，百度正式发布情感预训练模型SKEP（Sentiment Knowledge Enhanced Pre-training for Sentiment Analysis）。SKEP利用情感知识增强预训练模型， 在14项中英情感分析典型任务上全面超越SOTA，此工作已经被ACL 2020录用。 为了方便研发人员和商业合作伙伴共享效果领先的情感分析技术，本次百度在Senta中开源了基于SKEP的情感预训练代码和中英情感预训练模型。而且，为了进一步降低用户的使用门槛，百度在SKEP开源项目中集成了面向产业化的一键式情感分析预测工具。用户只需要几行代码即可实现基于SKEP的情感预训练以及模型预测功能。 SKEP SKEP是百度研究团队提出的基于情感知识增强的情感预训练算法，此算法采用无监督方法自动挖掘情感知识，然后利用情感知识构建预训练目标，从而让机器学会理解情感语义。SKEP为各类情感分析任务提供统一且强大的情感语义表示。 百度研究团队在三个典型情感分析任务，句子级情感分类（Sentence-level Sentiment Classification），评价对象级情感分类（Aspect-level Sentiment Classification）、观点抽取（Opinion Role Labeling），共计14个中英文数据上进一步验证了情感预训练模型SKEP的效果。实验表明，以通用预训练模型ERNIE（内部版本）作为初始化，SKEP相比ERNIE平均提升约1.2%，并且较原SOTA平均提升约2%。

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基于AdaBoost算法的情感分析研究

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