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NLPcc2013-2014微博情感分类数据集.zip

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简介：
该数据集包含2013至2014年间新浪微博的情感标注信息，适用于自然语言处理中的文本情感分析研究与应用。 有Nlpcc2013和Nlpcc2014两年的微博细粒度情感分类资料，包含xml原始数据集和处理后的tsv数据集（带有surprise、sadness、like、anger、happiness、disgust等标注）。

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  • NLPcc2013-2014微博情感分类数据集.zip
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    该数据集包含2013至2014年间新浪微博的情感标注信息，适用于自然语言处理中的文本情感分析研究与应用。 有Nlpcc2013和Nlpcc2014两年的微博细粒度情感分类资料，包含xml原始数据集和处理后的tsv数据集（带有surprise、sadness、like、anger、happiness、disgust等标注）。
     
  • SMP2020微博情感分类数据集
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    SMP2020微博情感分类数据集是一个专为中文社交媒体平台设计的情感分析资源库，包含大量微博文本及对应的情绪标签，旨在促进自然语言处理社区内对微博文的情感理解和自动分类的研究。 SMP2020微博情绪分类数据集
     
  • 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。
     
  • NLPCC2013情绪识别任务_中文微博情感分析
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    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。
     
  • NLPCC2013微博情感分析任务测试数据及参考答案
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    本数据集为NLPCC2013会议提供的微博情感分析挑战赛设计，包含大量标注了正面、负面或中性情感倾向的微博文本样本及其官方参考答案。 适用于情感分析的中文微博数据集以XML格式存储，包含正负两大类的情感类别及其细分小类。这些数据可用于进行情感分类研究。
     
  • SMP2020微博情感分类技术评估数据集
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    SMP2020微博情感分类技术评估数据集是由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会发布的，用于评测针对新浪微博文本的情感分析和分类的技术水平。该数据集包括大量标注了正面、负面、中性情绪的微博样本，为研究人员提供了一个有价值的资源来开发和完善他们的情感分析模型。 SMP2020微博情绪分类技术评测数据集使用了由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供的标注数据集，该原始数据来源于新浪微博，并由微热点大数据研究院提供支持。整个数据集分为两个部分： 第一部分是通用微博数据集，其中的微博内容随机选取自各类话题，覆盖面较广。 第二部分则是疫情相关的微博数据集，在疫情期间通过特定关键字筛选获得与新冠疫情相关的内容。 因此，本次评测的数据包含两类训练资料：一是涵盖广泛主题的普通微博训练数据；二是反映新冠疫情影响的相关信息。相应的测试集也分为通用和疫情两组。参赛者可以使用这两类训练数据来优化他们的模型。 每条微博被标记为以下六种情绪类别之一：无情绪、积极、愤怒、悲伤、恐惧或惊奇。 具体而言，普通微博的数据集中包括27,768条训练样本以及2,000条验证集和5,000条测试数据。疫情相关微博的训练数据则包含8,606条记录，并且同样拥有各自的验证（2,000）与测试集（3,000）。
     
  • 微博情感分析数据集.rar
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    该资源为一个包含大量微博用户情感标注的数据集合，适用于进行中文社交媒体文本的情感分析和自然语言处理研究。 谷歌提供了一个名为chinese_L-12_H-768_A-12的中文BERT预训练模型。BERT是一种两阶段式的自然语言处理（NLP）模型。第一阶段称为“预训练”，类似于WordEmbedding，利用现有的未标注语料库来训练一个语言模型。第二阶段称为“微调”，使用经过预训练的语言模型完成具体的NLP下游任务。可以对这个数据集进行分析以测试其效果。
     
  • 微博情感100K数据分析集
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    微博情感100K数据分析集包含十万条从微博平台收集的情感标注数据，旨在为自然语言处理研究者提供一个评估和改进中文文本情感分析模型的有效资源。 在大数据时代背景下，情感分析作为自然语言处理的重要分支，在社交媒体、市场营销及舆情监测等领域得到了广泛应用。本段落将探讨一个专门针对中文微博的文本情感分类数据集——weibo-senti-100k。 该数据集为研究者提供了大量中文微博内容，用于训练和评估情感分析模型，并帮助理解用户情绪状态以及社会情绪的变化趋势。处理这些复杂多变的中文文本时，需考虑汉字的独特性，包括同音字、多义词及网络语言等带来的挑战。因此，利用weibo-senti-100k数据集有助于优化针对中文社交媒体的情感分析技术。 其核心文件为名为“weibo_senti_100k.csv”的CSV格式文档，通常包含两列：微博文本及其对应情感标签（正面、负面或中性）。了解这些标签的具体定义对于模型训练与评估至关重要。 目前常用的情感分析方法包括基于规则的、统计学和深度学习的方法。前两种方法分别依赖于手动创建词典以及机器学习算法识别特征；而后者则通过卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及Transformer等架构捕捉更深层次的语言结构，近年来在情感分类任务上取得了显著进展。 使用weibo-senti-100k进行模型训练时，需对数据执行预处理步骤（如分词和去停用词），并可能需要采用文本旋转或随机词汇替换等方式防止过拟合。构建模型阶段可尝试不同的网络架构，例如结合注意力机制的双向LSTM或者基于BERT微调的方法。 评估情感分析模型性能常用指标包括准确率、召回率、F1值及混淆矩阵等；但考虑到类别不平衡问题（如正面情绪多于负面），AUC-ROC曲线和Macro-F1可能更适合作为评价标准。此外，还需关注模型的泛化能力以确保实际应用中的表现。 总之，weibo-senti-100k提供了宝贵的资源用于深入研究中文社交媒体情感分析领域的复杂性和挑战性问题，并通过合理的数据处理、模型设计及评估不断改进技术的应用效果和服务质量。
     
  • NLPCC2013评测任务_中文微博情感识别.zip
    优质
    本资源为NLPCC2013会议中关于中文微博文本的情感分析与分类相关挑战的数据集及评测结果，旨在促进自然语言处理领域对社交媒体情绪理解的研究。 该语料主要用于识别整条微博所表达的情绪，不是简单的褒贬分类，而是涉及到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或资料进行详细了解。
     
  • NLP：微博文本情感分析数据集.zip
    优质
    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。