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情感分析语料库，针对外卖评价进行处理。

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简介：
该短文本情感分析数据集包含来自某外卖平台的用户评价，其中正面评价共计8000条，负面评价则为8000条，总计达到16000条数据记录。

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  • 中文短文本外卖评价情感分析语料
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    本项目包含大量的中文外卖评价数据，旨在通过情感分析技术研究消费者反馈中的正面和负面情绪，为餐饮业提供改进服务和菜品的依据。 某外卖平台收集了用户评价数据作为短文本情感分析的语料库，其中包含正向评价8000条和负向评价8000条，总计16000条评论。
     
  • 情感语料分析（主张、程度、评价和情感）
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    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
     
  • 基于Python的外卖用户评论情感分析.zip
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    本项目为基于Python的外卖用户评论情感分析，采用自然语言处理技术对大量用户评论数据进行情感倾向性分析，并利用可视化工具展示结果。 资源包含文件：设计思路报告word文档及源码和数据。 按照正向和负向两个分类将评论分别写入两个新的文件。读取前4000条评论并将其写入正向的评论文件，后8000条评论则写入负向的评论文件。详细介绍可参考相关文献或资料。
     
  • AI Challenger用户评价情感分析
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    AI Challenger用户评价情感分析是一项利用人工智能技术评估和解析用户对产品或服务反馈中所蕴含的情感倾向的研究项目。 “AI Challenger 全球AI挑战赛”是一个面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，旨在满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，并推动科研与商业领域的结合以解决实际问题。该赛事致力于服务和培养AI人才，构建良性可持续的AI科研与应用新生态。2017年首届大赛发布了包含千万量级的数据集、一系列具有学术及产业意义的比赛以及超过200万元人民币的奖金，吸引了来自全球65个国家8892支团队参赛，成为目前中国规模最大的科研数据集平台和非商业化竞赛平台。AI Challenger 2018带来了十余个全新的数据集与竞赛，并提供超过300万元人民币的奖金，“用AI挑战真实世界的问题”。
     
  • NLPCC2012评测任务_针对中文微博的情感分析
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    简介：NLPCC2012评测任务聚焦于中文微博情感分析，旨在通过评估参与团队的技术能力，推动自然语言处理领域内对社交媒体文本理解的研究与发展。 该语料主要用于识别中文微博中的情感句子、分析情感倾向性以及抽取情感要素。有关情感分析的资源可以参考相关文献或资料。
     
  • ChnSentiCorp酒店评论中文情感分析语料
    优质
    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。
     
  • 针对文本情感分析的情感词典集合
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    本作品汇集多种语言和应用场景下的情感词典，旨在为文本情感分析提供全面、精准的数据支持，助力研究者深入探索情感计算领域。 用于文本情感分析的情感词典集可以应用于电商评论的文本分析。
     
  • 用Python进行酒店评论的情感分析
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    本项目利用Python编程语言和自然语言处理技术，对酒店评论数据进行了情感分析，旨在评估顾客满意度并提供业务改进建议。通过机器学习模型识别评论中的正面与负面情绪，帮助企业更好地理解客户反馈。 情感极性分析是对带有主观情感色彩的文本进行分类的一种方法。它主要有两种实现方式：基于情感知识的方法和基于机器学习的方法。前者利用现有的情感词汇表来计算文档的情感倾向，通过统计正向或负向词语的数量或者它们在句子中的权重来进行判断；后者则使用训练过的数据集（已知其标签）来构建分类器，并用该模型预测新的文本属于哪一类情绪。 本段落将采用机器学习的方法对酒店评论进行情感分析。具体来说，我们将运用Python编程语言建立一个情感分类的模型并完成相应的预测工作。此过程不涉及理论知识部分，而是通过一系列实践步骤逐步实现中文的情感极性分析功能。
     
  • 利用情感词典进行情感倾向评分
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    本研究采用情感词典分析技术对文本数据进行处理，通过赋予词汇正负面权重来量化内容的情感色彩，为情感分析提供有效支持。 程序使用Python编写，并配有详细的博客解析内容。详情可参阅相关文章。