带情感标签的weibo-senti-100k新浪微博数据集
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简介：
该数据集包含10万条带有正面或负面情感标签的新浪微博，用于训练和评估文本情感分析模型。
weibo_senti_100k 数据集介绍：该数据集包含大约 10 万条新浪微博评论，并附有情感标注，其中正向与负向的评论各约5万条。推荐用于进行情感分析、观点倾向性研究等实验。
数据来源为网上搜集的新浪微博原数据集，共包括了12万条评论及其相应的情感标记信息。经过加工处理后，整合成一份统一编码（UTF-8）且去重后的CSV文件。
加载此数据集的方法如下：
```python
import pandas as pd
path = weibo_senti_100k文件夹所在路径
pd_all = pd.read_csv(path + /weibo_senti_100k.csv)
print(评论总数：, pd_all.shape[0])
print(正向评论数：, pd_all[pd_all.label == 1].shape[0])
print(负向评论数：, pd_all[pd_all.label == 0].shape[0])
```
执行上述代码后，输出结果为：
- 总体评论数量: 119,988
- 正向情感的评论数量: （具体数值需运行脚本获取）
- 负向情感的评论数量：（具体数值需运行脚本获取）
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