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中文微博情感分析（FlyAi竞赛）.zip

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简介：
该资料包含一项针对中文微博文本进行情感分析的比赛数据和模型代码，旨在通过机器学习方法自动识别与分类微博内容的情感倾向。 中文微博立场检测（FlyAi比赛）是一项专注于分析和识别中文微博内容中的立场倾向的比赛项目。参赛者需要利用自然语言处理技术来准确判断微博文本所表达的观点或态度，这对于舆情监控、社会情绪分析等方面具有重要意义。

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  • 中文微博情感分析（FlyAi竞赛）.zip
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    该资料包含一项针对中文微博文本进行情感分析的比赛数据和模型代码，旨在通过机器学习方法自动识别与分类微博内容的情感倾向。 中文微博立场检测（FlyAi比赛）是一项专注于分析和识别中文微博内容中的立场倾向的比赛项目。参赛者需要利用自然语言处理技术来准确判断微博文本所表达的观点或态度，这对于舆情监控、社会情绪分析等方面具有重要意义。
     
  • NLP：微博文本情感分析数据集.zip
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    本资源提供一个针对中文微博文本的情感分析数据集，适用于自然语言处理（NLP）研究和模型训练，涵盖正面、负面及中性情绪分类。 微博文本情感分析数据包括四种情感类型的文本段落件及中文停词文本。
     
  • NLPCC2013情绪识别任务_中文微博情感分析
    优质
    简介：NLPCC2013情绪识别任务专注于中文微博的情感分析，旨在通过自然语言处理技术理解与分类微博内容中的正面、负面及中性情绪。 该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪，不仅限于简单的褒贬分类，而是涵盖了多个细粒度情绪类别（例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等），属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源可以参考相关文献和资料获取更多信息。
     
  • 中文微博情感分析二分类数据集
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    本数据集为中文微博文本构建，旨在进行情感分析研究。包含正面与负面两类标签，用于训练机器学习模型识别微博发布者情绪倾向。 中文微博情感数据库（2分类数据集）包含带情感标注的10500条微博语料：训练集为10000条（train.txt），测试集为500条（test.txt）。每行代表一条独立的微博记录，格式如下： - 第一个字段是该微博对应的唯一标识符mid。可以通过https://m.weibo.cn/status/ + mid 访问到这条微博的具体网页。（请注意部分微博可能已被博主删除） - 第二个字段为情感标签：0表示负面情绪；1表示正面情绪。 - 其余内容则构成实际的微博文本，其中的表情符号被统一转义成[xx]格式（例如：“doge”表情标记为[doge]，“允悲”表情标记为[允悲]）。此外，话题、地理定位信息及视频链接等均以{%xxxx%}形式表示。这些特殊字符可以通过正则表达式方便地进行清洗处理。
     
  • 微博情感倾向分析
    优质
    本项目致力于通过自然语言处理技术对微博文本进行情感倾向性分析，旨在理解公众情绪变化和社会热点趋势。 我完成了一项关于微博情感倾向性的分析作业，并且代码已经调试通过，可以正常使用。
     
  • 中文微博情感分析评测数据.txt
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    本数据集包含了大量中文微博文本及其对应的情感标签，旨在为研究者提供一个评估中文文本情感分析算法性能的标准数据源。 数据来自腾讯微博1。评测数据全集包括20个话题，每个话题采集大约1000条微博，共约20000条微博。数据采用xml格式，并已预先切分好句子。每条句子的所有标注信息都包含在元素的属性中，其中opinionated表示是否为观点句，polarity表示情感倾向。
     
  • 微博热搜情感分析.docx
    优质
    本研究通过分析微博热搜上的数据，运用自然语言处理技术进行情感分类，旨在揭示公众情绪趋势和热点话题的情感走向。 本段落是一份关于微博热搜情绪分析的项目实训报告，旨在利用大数据技术对微博热搜话题进行情感分析。报告涵盖了项目的开发目的、数据采集与处理方法、情绪分析算法以及结果展示等内容。通过对微博热搜话题的情绪分析，可以更深入地了解公众对于特定事件或议题的态度和情感倾向，并为舆情监测及分析提供有价值的参考信息。
     
  • 微博情感数据分析.ipynb
    优质
    本项目通过Python在新浪微博上抓取数据，并利用情感分析技术对这些数据进行处理和解读，以了解公众的情感倾向与变化趋势。 微博数据情感分析.ipynb这份文档主要介绍了如何利用Python进行微博数据的情感分析。通过使用相关库和工具来收集、处理以及分析微博上的文本数据，以识别用户情绪状态（如积极、消极或中立）。整个过程包括了从API获取原始数据到应用自然语言处理技术提取情感特征的详细步骤，并提供了代码示例以便读者理解和实践。
     
  • 微博文本情感分析的数据集
    优质
    这是一个专门用于微博文本情感分析的研究数据集，包含大量标注了正面、负面或中性情绪状态的微博样本，旨在促进自然语言处理领域内的情感计算研究。 数据包括四种情感类型的文本段落件以及中文停词文本。
     
  • 中文微博情感分析训练模型数据集
    优质
    本数据集为中文微博文本构建，旨在提供一个全面的情感分析训练资源。包含大量标注了正面、负面和中性情绪的微博帖子，适用于机器学习算法研究与开发。 可以用于研究自然语言处理、情感分析等相关课题以及训练模型等方面。