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情感分析语料库。

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简介：
该资源涵盖了广泛的领域，包括计算机、酒店、蒙牛、热水器以及手机等，并且这些内容都已按照类别进行了精心整理，并配备了详细的标签以便于检索。 资源总计包含接近30000条记录，同时还整合了搜狗新闻分类和tr-croup-answer等信息。

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  • C-A-S-I-A 汉语情感分析语料库
    优质
    C-A-S-I-A 是一个专门针对汉语设计的情感分析语料库，旨在提供高质量、多样化的数据支持，用于研究和开发自然语言处理中的情感分类技术。 《c-a-s-i-a汉语情感－语料库》是一个专门针对中文语言的情感分析资源，在自然语言处理（NLP）领域具有重要价值。作为研究语言学、机器学习及信息检索的基础工具，尤其是用于训练与评估自然语言处理算法时，其作用无可替代。 在进行汉语情感分析的过程中，研究人员和开发者常常会遇到汉字多义性、词语语境依赖以及文化背景对情感表达的影响等挑战。《c-a-s-i-a汉语情感－语料库》正是为解决这些问题而设计的。它包含大量中文文本数据，并已通过人工标注明确了每个文本的情感极性（正面、负面或中立），便于算法学习和模型训练。 文件610677.rar是该语料库的主要数据文件，可能包含了大量经过标注的文本样本，可用于训练情感分析模型。在进行自然语言处理项目时，这样的大规模数据集至关重要，因为它能提供足够的样本来让算法学习语言模式并实现准确的情感分类。 README-datatang.txt通常会详细说明关于数据集的信息，包括来源、结构、标注方式、使用许可和可能的限制等。阅读这份文件对于正确理解和使用语料库非常重要，因为其中包含了关键背景信息与操作指南。 url.txt文件可能会列出每条文本数据在原始环境中的来源网址。这有助于研究者了解上下文，并进一步扩展或验证数据。有时，这些链接还能帮助研究人员获取更多相关资料，或者理解文本在其原生环境中所处的语境。 《c-a-s-i-a汉语情感－语料库》为中文情感分析的研究提供了一个宝贵的资源。通过利用这个语料库，开发者和研究者可以构建并优化情感分析算法，从而提升人工智能在理解和处理中文情感内容上的能力。无论是社交媒体监控、产品评价分析还是舆情分析等领域，《c-a-s-i-a汉语情感－语料库》都能发挥重要作用，并促进技术的发展与应用。
     
  • CASIA汉语情感语料库
    优质
    CASIA汉语情感语料库是由中国科学院自动化研究所构建的一个大型汉语文本情感分析资源库，包含丰富的情感标注数据，旨在促进自然语言处理领域内的研究与应用。 可用于情绪语音识别的中文语料库。
     
  • 情感语料分析（主张、程度、评价和情感）
    优质
    本项目专注于通过深入分析文本中的情感表达来探索人类情绪复杂性，特别关注主张、态度强度、价值判断及情感色彩等方面。 负面评价词语（英文）.txt 负面评价词语（中文）.txt 负面情感词语（英文）.txt 负面情感词语（中文）.txt 程度级别词语（英文）.txt 程度级别词语（中文）.txt 正面评价词语（英文）.txt 正面评价词语（中文）.txt 正面情感词语（英文）.txt 正面情感词语（中文）.txt 主张词语（英文）.txt 主张词语（中文）.txt
     
  • CASIA汉语情感语料库.zip
    优质
    《CASIA汉语情感语料库》是由中国科学院自动化研究所构建的一个大规模汉语文本情感分析资源，包含丰富的情感标注数据，适用于研究与开发自然语言处理中的情感计算技术。 该数据库由中国科学院自动化研究所录制。录音由4位演员（2男2女）在纯净的录音环境中完成，信噪比约为35dB。每位演员分别以高兴、悲哀、生气、惊吓和中性五种情感演绎了500句文本，采样率为16kHz，量化为16bit。经过听辨筛选后，最终保留9,600句话。
     
  • 柏林语音情感分析工具库
    优质
    柏林语音情感分析工具库是一款用于研究和教学的开源软件，专注于从音频数据中识别情绪状态，支持多种语言的情感分析。 这是柏林语音情感分析库，包含语音文件和标签以及其他特征。具体使用说明请参考该库的官方网站。
     
  • 中文情感分析——情感词汇库
    优质
    《中文情感分析——情感词汇库》旨在提供一个全面且结构化的中文情感词汇集合，用于支持文本挖掘和自然语言处理中的情感倾向性分析。 在情感词库中包括中文停用词（chineseStopWords），用于分词处理。它涵盖了程度级别词语、否定词以及正面情绪词汇与负面情绪词汇。 其中的停用词是指那些虽频繁出现但实际意义不大的词汇，例如“的”、“是”和“在”。去除这些无实质含义的词汇有助于减少噪音，并提高文本分析效率。当构建词袋模型或TF-IDF矩阵时，移除这类词语可以更准确地反映文档内容特征。 程度级别词语指的是表示强度变化的副词，比如“非常”、“极其”与“稍微”，它们在情感分析中非常重要，因为这些词汇能够增强或者减弱后续单词的情感色彩。正确识别并处理此类词汇有助于更加精确地评估文本的情绪倾向性。 否定词如“不”、“没”和“无”，同样对情绪分析具有关键作用。一个否定词可能会改变其后词语的积极或消极情感极性，例如，“不好”的表达是负面而非正面的情感色彩。因此，在进行情绪分析时正确处理这类词汇对于提升准确性至关重要。 此外，情绪词库中包含直接反映文本情感倾向性的词汇，如“好”、“快乐”与“坏”，这些词汇用于计算文档的整体情绪评分。结合程度级别词语和否定词一起使用，则可以更准确地捕捉到复杂的情绪变化情况。
     
  • 清华大学与台湾大学的情感分析语料库
    优质
    清华大学与台湾大学情感分析语料库是由这两所高校联合构建的大规模中文文本数据集，旨在推动情绪识别和自然语言处理技术的发展。 这段文字包含三个语料库，分别是台湾大学、清华大学以及微博语料库。
     
  • ChnSentiCorp酒店评论中文情感分析语料
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    ChnSentiCorp酒店评论中文情感分析语料是一份包含大量中国酒店客户评价的数据集，专门用于训练和评估自然语言处理模型在识别和分类文本情感方面的能力。该数据集对于理解顾客满意度及进行市场趋势分析具有重要价值。 谭松波收集并整理了一个包含10000篇评论的酒店评价语料库。这些数据是从携程网站自动采集而来，并经过细致处理形成最终版本。为了便于研究，该语料被划分为四个子集：1. ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 包含正负两类各1000篇的平衡语料；2. ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 正负类各2000篇，同样为平衡语料；3. ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 包含正负两类各3000篇的平衡语料；4. ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 正类有7000篇，构成非平衡语料。
     
  • 情感词汇库分析
    优质
    本项目聚焦于构建和分析大规模的情感词汇库，旨在深入理解文本中的情感倾向与强度，为自然语言处理提供有力支持。 我收集了七个来源的情感词典，其中包括知网hownet情感词典和台湾大学中文情感词典等。