台湾大学NTUSD简体中文情感词典是一款广泛应用于中文自然语言处理的情感分析工具，尤其在文本情感极性判断上有着重要的作用。这个词典由台湾大学的研究团队开发，旨在为中文文本的情感倾向分析提供准确的基础数据。词典包含了11086个中文词语，这些词语被细致地划分为积极和消极两类，以帮助计算机理解文本中蕴含的情绪色彩。 词典的核心在于它的分类，其中2810个词语被标记为积极属性，这表明它们在语境中通常带有正面情绪，如“快乐”、“成功”或“爱”。这些积极词语有助于识别文本中的正面情感倾向。另一方面，8276个词语被标记为消极属性，它们可能表示负面情绪，如“悲伤”、“失败”或“痛苦”，帮助识别文本中的负面情感。 NTUSD词典的使用对于情感分析任务至关重要，特别是在社交媒体分析、用户评论评价、市场调研等领域。通过这个词典，开发者可以构建情感分析模型，自动识别和量化文本中的情感倾向，从而快速理解和总结大量文本信息。例如，在舆情分析中，可以迅速确定公众对某一事件或产品的整体态度是正面还是负面。 词典的下载（ntusd-download）方便了研究者和开发者获取资源，而“ntusd-negative”标签则特指消极词汇部分。中文文本情感分析（Chinese Text Sentiment）是自然语言处理领域的一个重要分支，它涉及词汇的语义分析、句法结构理解以及上下文推理等多个方面。Positivewords.txt文件则可能是积极词汇的列表，为程序处理提供了便捷的数据入口。 台湾大学NTUSD简体中文情感词典是一个强大的资源，对于那些需要理解和处理中文文本情感的项目来说，它提供了关键的基础设施。无论是学术研究还是商业应用，这款词典都极大地推动了中文情感分析技术的发展。通过合理利用这些词汇和标签，我们可以构建更加精准、高效的自然语言处理系统，更好地理解和利用中文文本中的情感信息。

常用词典（包含知网Hownet、THUOCL词库、台湾大学NTUSD、清华大学和大连理工大学情感词典等）

台湾大学中文情感极性词典（NTUSD），可以用于二元情感分类任务当中，用于处理文本挖掘等方向

一下子爆发 一下子爆发的一连串 一巴掌 一再 一再叮嘱 一拳 一般杀人罪 一阵狂风 一阵紧张 一掌 一团糟 一掴 一点点 一蹶不振 人事不省 人为 人为的 入迷 入迷的 入迷的人 刀刃 刁难 力尽 匕首 下地狱 下垂 下垂度 下流

包含三个知名情感词典：知网Hownet、台湾大学NTUSD、清华褒贬义词典。 附其他词典和分类：褒贬词及其近义词、否定词典汉语情感词极值表、情感词典及其分类、情感词汇本体

台湾大学林轩田机器学习基石笔记（红色石头）

台湾大学郭彦甫老师的matlab教程讲义

里面包含三个语料库，分别是台湾大学，清华大学，以及微博语料库

2017年11月整理，本人大论文使用过，可以实现情感词典构建，情感倾向性分类

有很多这门课的笔记，但比较之下红色石头这一版是最好的。本资源是pdf格式，便于大家阅读、注释。如果只是看看，可以是直接阅读作者的博文。