Opinion Mining and Sentiment Analysis-Bo Pang

一，概述 1，适用范围 这是一个实时的，百度外卖评论的细粒度情感分析demo。所有网址仅适用于百度外卖店铺。 2，局限与不足 这个GUI应用程序只是展示基于HMM的细粒度分析可以完成什么效果，只是一个演示，还有很多没有完善的地方，需要优化的地方。 3，相互学习 希望大家可以相互分享自己的想法，如果大家有好的算法，可以优化，改进它，希望能联系我，大家相互学习。谢谢！ 二，GUI演示 1，总体界面 2，功能详解 2.1，实时爬取 输入百度外卖店铺的一个网址地址，实时爬取店铺评论。 2.2，评论分类，有效性检测 2.3，评价对象分类 2.4，颜色标记 2.5，属性-观点对撤 2.6，有监督的学习，用户自定义 2.7，统计面板 2.7.1，店铺整体评分分布 2.7.2，商品质量评分分布 2.7.3，配送服务评分分布 2.7.4，指标评价平均指标 2.7.5，整体评价变化趋势 2.7.6，订餐终端分

特征—观点对的抽取是观点挖掘中非常重要的研究课题之一。该文首先利用依存语法对句子进行了依存分析,在此基础上研究了旅游评论文本中特征-观点对的抽取。利用词对间的依存关系,构建了获取含有特征和观点词语的组块规则,并设计了候选特征的识别算法和特征—观点对的抽取算法。该文对山西旅游景点评论语料进行了实验,结果表明,特征—观点对的抽取整体的F1值达到了87.10%,验证了方法的有效性。

Sentiment Analysis and Opinion Mining-Liu bing的书

《Sentiment Analysis and Opinion Mining》，刘冰2012年的书，M&C出版社出版。没在网上找到过免费的，这书很贵的好不好，30美刀…… 话说我这不涉及侵权吧……

之江杯2019-电商评论观点挖掘 参赛日志 Text-Opinion-Mining 比赛说明： 本数据集为化妆品品类的评论数据。为保护品牌隐私，数据已做脱敏，相关品牌名等用**代替； id字段作为唯一标识对应Train_reviews.csv中的评论原文和Train_labels.csv中的四元组标签。 一条评论可能对应多个四元组标签； Train_labels.csv中的A_start和A_end表示AspectTerm在评论原文中的起始位置； O_start和O_end表示OpinionTerm在评论原文中的起始位置。 若AspectTerm为"_",则A_start和A_end为空，OpinionTerm同理； （注：预测结果不需要位置信息，仅考察四元组的预测情况） AspectTerm和OpinionTerm字段抽取自评论原文，与原文表述保持一致。 若AspectTerm或Opin

微博公众意见数据集 不断更新新浪微博舆论数据集（仅用于研究） 更新：一站式科研数据服务平台已全面启动！！ 只需单击几下即可实现数据采集，数据分析和数据应用。 欢迎尝试与合作 :clapping_hands: :clapping_hands: :clapping_hands: 介绍 新浪微博是中国最大的公共社交媒体平台。 最新和最受欢迎的社交活动将尽快在微博上公开和讨论。 因此，建立一个实时，全面的微博舆情数据集具有重要意义。 目前，在给定指定关键词和指定期限的情况下，微博推文数据集的构建方法有两种：（1）应用微博提供的高级搜索API； （2）遍历所有微博用户，收集指定时间段的所有推文，然后使用指定的关键字过滤推文。 但是，对于第一种方法，由于微博搜索API的限制，一次搜索的结果最多包含1000条推文，这使得构建大型数据集变得困难。 至于第二种方法，尽管我们可以构建几乎没有遗漏的大规模数据集，但是遍历数十亿微博用户需要非常长的时间和大量的带宽资源。 另外，大量的微博用户

数据融合matlab代码“主动意见动态模型：投票结果与团体意见之间的差距”的代码 所有.m文件都可以在版本高于R2014a的MatLab中运行； “ data_generation_and_probability_test.mlx”至少请求MatLab R2016a的版本。 netlogo文件是该模型的可视化文件，其详细信息与MatLab代码略有不同。 您可以使用本地软件或在NetLogo Web上下载并运行它。 引文 该论文已经发表在同行评议的期刊《信息融合》上。 请引用为： 焦一如，李永利。 （2021年）。 积极的意见动态模型：投票结果与团体意见之间的差距。 信息融合，65，128-146。 土井： 抽象的 最初是为了模拟舆论的演变而开发的，舆论动力学模型也已成功地应用于市场价格和广告。 但是，在这些模型中，由位置或社会关系引发的被动交互不足以表征有目的的行为，例如画布或贸易，而这些行为是由特定的内在原因驱动的。 在这里，我们提出了一个主动模型，其中人们倾向于与更可能是盟友的人进行交流，并且游戏从理论上决定是否进行互动。 该模型的仿真突出了意见演变的宏观发展，显示了人们的投票结果

Aspect-Sentiment Embeddings for Company Profiling and Employee Opinion Mining.