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情感分析语料的整理。

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简介:
# 语料库说明------------------------------------------------------------------------ ## 词典列表: ## 1、HowNet情感词典 ## 2、ntusd情感词典 ## 3、情感分析停用词表 ## 4、结巴分词自定义词典 ## 5、包含常用语词汇的词典,涵盖流行新词、网络流行语、手机术语、粤语方言以及阿里巴巴通讯产品相关的词汇。 ## 手机评论数据: ## 1、HTC手机评论数据集,包含打分信息,总计302篇,评分为1到5星。 ## 2、魅族手机评论数据集,同样包含打分信息,总共529篇,评分为1到5星。 ## 3、诺基亚手机评论数据集,也提供打分信息,总计614篇,评分为1到5星。 ## 4、OPPO手机评论数据集,包括打分(1到5星),总共553篇。 ## 5、三星手机评论数据集,同样包含打分(1到5星),总计762篇。 ## 6、中兴手机评论数据集,提供打分(1到5星),总共785篇。 ## 7、摩托罗拉手机评论数据集,包含打分(1到5星),总计990篇。 ## 8、整合后的数据集中正面评价共计1084篇,负面评价则为524篇。 ## 淘宝商品评论数据: ## 1、包含一万篇正面评价和一万篇负面评价的数据集。 ## 2、此外还包括一万篇待预测的语料数据。 ## 2012微博情感分析数据:该数据集基于腾讯微博平台收集而来,共包含三个任务: ## 1.观点句与非观点句的判别任务; ## 2.情感分类任务;以及 ## 3.情感要素抽取任务。每个话题包含约一千条微博,总计两万条微博。 ## 谭松波酒店评论语料正负样本不平衡:正向样本数量为7000条,负向样本数量为3000条,因此总样本数为10,000条。 ## 此外还包括酒店、服装、水果等商品类别正负样本各5,000条数据, 总样本数达到50,000条 。

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客服
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  • (主张、程度、评价和
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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
  • 中文数据
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    本项目专注于收集和整理中文文本的情感标注数据,涵盖社交媒体评论、新闻观点等多种来源,旨在促进自然语言处理领域内对中文情感分析的研究。 语料库说明: ## 词典 1. HowNet 情感词典 2. ntusd 情感词典 3. 情感分析停用词表 4. 结巴分词自定义词典 5. 常用语词典,包括流行新词、网络流行语、手机词汇以及粤语和潮州方言中的常用词语等 ## 手机评论数据 1. HTC手机用户评价,包含评分信息,共302篇(每篇评分为1到5分) 2. 魅族手机用户评价,包含评分信息,共529篇(每篇评分为1到5分) 3. 诺基亚手机用户评价,包含评分信息,共614篇(每篇评分为1到5分) 4. OPPO手机用户评价,包含评分信息,共553篇(每篇评分为1到5分) 5. 三星手机用户评价,包含评分信息,共762篇(每篇评分为1到5分) 6. 中兴手机用户评价,包含评分信息,共785篇(每篇评分为1到5分) 7. 摩托罗拉手机用户评价,包含评分信息,共990篇(每篇评分为1到5分) 8. 整合:正面评论1084条和负面评论524条 ## 淘宝商品评论数据 1. 正面评价一万个样本 2. 负面评价一万个样本 3. 待预测的语料一万个样本 ## 2012微博情感分析数据 该部分的数据集来自腾讯微博,每个话题包含约一千条信息,总计大约两万条。具体任务包括: 1. 观点句与非观点句的判别 2. 情感分类 3. 情感要素抽取 ## 谭松波酒店评论语料 正负样本数量不平衡,其中正面评价7000个样本,负面评价3000个样本。 ## 酒店、服装、水果、平板和洗发水的综合评论数据 这些类别中每个类别的正负样本各有5,000条,总共包含5万个样例。
  • C-A-S-I-A 汉
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    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。
  • ChnSentiCorp酒店评论中文
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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。
  • NLP 方面
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    这款情感分析包利用先进的自然语言处理技术,精准解析文本中的正面、负面或中立情绪,适用于市场调研、社交媒体监控和客户反馈分析等场景。 Aspect-Based Sentiment Analysis involves classifying the sentiment of lengthy texts for various aspects. The main goal is to develop a contemporary NLP tool that provides explanations for model predictions, aiding in understanding prediction reliability. This package is designed to be standalone and scalable, allowing users to freely customize it according to their requirements. We summarize the key points discussed in the article:
  • 优质
    情绪分析,又称为情感分析,是利用自然语言处理、文本分析和语义感知技术来识别与提取主观信息的过程,旨在理解和归纳人类情绪。 情绪分析是指从文本语料库中确定对任何主题或产品的情绪是正面的、负面的还是中立的过程。该分析的主要目的是构建一个模型来预测用户给出评论的态度是肯定还是否定。 为了实现这一目标,我们将使用“餐厅评论”数据集进行处理,并将其加载到高斯朴素贝叶斯算法中。具体步骤如下: 1. 导入数据集:利用pandas库导入名为Restaurant_Reviews.tsv的文件,该文件包含来自一个餐厅的1000条评论。 2. 数据预处理:对每条评论执行一系列清理操作以删除所有模糊信息。 3. 特征提取和矢量化:从已经清洗过的文本中抽取潜在特征,并将其转换为数字格式。此步骤使用矢量化技术,将原始评论转化为便于算法分析的矩阵形式。 接下来,我们将利用上述准备好的数据集进行模型训练与分类工作。
  • 酒店评论中文数据
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    本研究专注于中文环境下对酒店评论的情感分析技术及应用,构建了专门针对酒店评论的语料库,并探索其在提高服务质量方面的潜力。 在自然语言处理(NLP)领域内,情感分析是一项重要的任务,其目的是理解、提取并量化文本中的情感倾向。本段落将深入探讨由覃建波老师提供的特定语料数据集——“酒店评论”,该数据集专门用于中文情感分析研究。 首先我们要明确什么是情感分析。它是指对文本进行计算机化的主观性分析,旨在确定和提取作者的情绪、态度或观点。在中文环境中,由于语言的复杂性和多样性,情感分析更具挑战性,但其应用价值同样显著,如商业决策、社交媒体监控及客户服务等。 “酒店评论”数据集聚焦于包含个人感受和主观评价的文本内容。这类评论通常涵盖对房间设施、服务质量以及餐饮体验等多个方面的评估,并且往往带有强烈的情感色彩,为情感分析提供了丰富的素材来源。该数据集中可能包括数千条来自不同用户针对各类酒店所写的反馈意见,每条评论都附有正面、负面或中立的情感标签,便于模型训练和验证。 接下来我们来探讨使用这个特定的数据集进行中文情感分析时可能会遇到的关键技术点: 1. **预处理**:对原始评论执行分词操作,并移除无意义的元素如停用词、标点符号及数字等。同时还需要完成词性标注与词干提取,以确保能够抽取具有强烈情感色彩的核心词汇。 2. **特征工程**:通过构建诸如词袋模型(Bag-of-Words)、TF-IDF或Word2Vec和GloVe这样的技术手段将文本转换为数值型向量,以便机器学习算法进行处理。 3. **选择合适的模型**:可以选择如朴素贝叶斯、支持向量机及决策树等传统机器学习方法或者卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)这样的深度学习架构来进行情感分类任务。 4. **训练与优化模型**:通过交叉验证进行模型的训练,利用调整超参数和正则化技术来防止过拟合。可以使用网格搜索或随机搜索策略寻找最佳配置方案。 5. **评估指标**:常用准确率、召回率及F1分数作为性能评价标准,并且有时会采用ROC曲线下的面积(AUC)进行补充说明。 6. **处理不平衡数据集问题**:如果某类情感样本数量过少,可能导致模型偏向于预测多数类别。可以通过过采样或欠采样的方式来平衡不同类别的分布情况。 7. **主题建模**:利用LDA等技术可以探索评论中的潜在主题结构,从而辅助理解评论内容和情感的深层含义。 8. **使用中文情感词典增强分析准确性**:结合已有的如SentiWordNet或THUCTC这样的词汇资源库可以帮助更准确地判断中性词汇及模糊表达的情感倾向。 9. **计算情感强度**:除了确定文本中的正面或负面情绪之外,还可以评估其强烈程度。这通常需要更加细致的标注信息以及更为复杂的模型架构来实现。 通过上述步骤我们可以利用“酒店评论”数据集训练出一个高效且精确的情感分析系统,并将其应用于实际场景中以帮助企业更好地理解顾客反馈并提升服务质量。“酒店评论”不仅为学术研究提供了重要资源,同时也促进了中文NLP技术的发展与进步。
  • 中文短文本外卖评价
    优质
    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。
  • 评论.rar
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    本项目为针对英文评论的情感分析研究,采用机器学习方法对文本数据进行处理与分类,旨在准确识别并量化评论中的正面、负面及中立情绪。 我们提供一个英文情感分析语料库,包含积极和消极两方面的评价数据,适用于神经网络模型的深度学习训练。该数据集为科研与学习目的而设计,欢迎下载使用。