CLUE Emotion Analysis Dataset 情感分析数据集

sentiment analysis dataset of financial news

AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析数据集 训练集： sentiment_analysis_trainingset.csv 为训练集数据文件，共105000条评论数据 sentiment_analysis_trainingset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 验证集： sentiment_analysis_validationset.csv 为验证集数据文件，共15000条评论数据 sentiment_analysis_validationset_annotations.docx 为数据标注说明文件 protocol.txt 为数据集下载协议 测试集： sentiment_analysis_testa.csv 为测试集A数据文件，共15000条评论数据 protocol.txt 为数据集下载协议

aclImdb.zip电影影评情感分析数据集，里面有两个子文件夹，train和test，里面又分别是有好的影评文件和坏的影评文件数据集

CSV格式的IMDB数据集（情感分析） IMDB电影评论数据集转换为CSV文件 Test.csv Train.csv Valid.csv

该数据集包括了四个领域的中文评论：笔记本电脑、汽车、相机和手机，评论属于 二分类 任务及正面或负面。可被用作于 自然语言处理 中情感分类任务。 camera_label.txt camera_sentence.txt car_label.txt car_sentence.txt car_target.txt notebook_label.txt notebook_sentence.txt notebook_target.txt phone_label.txt phone_sentence.txt phone_target.txt camera_target.txt

共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及

kaggle 电影评论文本情感分析（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）数据集，和官方的一致。

里面包含nlp情感分析训练测试时所使用的数据集（正例，负例），以及词向量文件。

此数据集为本人整理的公开数据集，用于人脸识别模型训练、情感分析、机器学习等。数据集为人脸图片，包含不同的情绪、性别、年龄等。图片均为JPG格式，数量约2.3万张。