高音数据集对性别分类的自然语言处理NLP 借助自然语言处理NLP，我可以从Tweeter数据集中识别性别分类 该文件包含： 加载数据集： 该数据集用于训练CrowdFlower AI性别预测器。 您可以在此处阅读有关该项目的所有信息。 要求参与者仅查看Twitter的个人资料并判断用户是男性，女性还是品牌（非个人）。 数据集包含20,000行，每个行都有一个用户名，一条随机鸣叫，帐户个人资料和图像，位置，甚至是链接和侧边栏颜色。 数据集来自这里： : 灵感 您可以尝试使用此数据集回答以下几个问题： 推文和个人资料中的单词如何预测用户的性别？ 用什么词可以强烈预测男性或女性性别？ 风格因素（例如链接颜色和侧边栏颜色）如何很好地预测用户的性别？ 数据 数据集包含以下字段： unitid：用户的唯一ID _golden：模型的黄金标准中是否包含用户； 对或错 unitsta

自动刮伤检测 twitter数据集（Ghosh）和reddit注释数据集（Khodak）中的讽刺检测该项目旨在对twitter数据和reddit注释数据进行讽刺分类。 项目中使用了两个数据集 Twitter数据集（Ghosh） Reddit评论数据集（Khodak） 资料夹 Twitter_dataset_Ghosh i）代码-包含3个notbook .ipynb文件ii）资源-包含所有原始数据和预处理数据以及处于中间状态的输出 Reddit_dataset_Khodak i）代码-包含3个notbook .ipynb文件ii）资源-包含所有原始数据和预处理数据以及处于中间状态的输出 运行项目的依赖项 情感力量工具 lt 凯拉斯 张量流 麻木 科学的 Gensim 斯克莱恩 海生的 matplotlib 大熊猫 泡菜 Ghosh数据集的流程 原始数据已使用twitter_pre

情感分类常用数据集Twitter，针对aspect term进行分类，极性分为positive，negative， neutral。只有训练集和测试集，移除了有矛盾的情感极性

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