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清洗过的带标注中文微博评论情感数据集（csv格式）.zip

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简介：
本资料为清洗后的中文微博评论情感分析数据集，包含正面、负面及中性三类标签，以CSV文件形式提供，适合用于训练和评估机器学习模型。 评论情感分类训练数据集已经完成清洗与标注工作，并分为四类：0代表喜悦、1代表愤怒、2代表厌恶、3代表低落。该数据集包含二十万条记录，以CSV格式文档呈现。

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  • 清洗过的带标注中文微博评论情感数据集（csv格式）.zip
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    本资料为清洗后的中文微博评论情感分析数据集，包含正面、负面及中性三类标签，以CSV文件形式提供，适合用于训练和评估机器学习模型。 评论情感分类训练数据集已经完成清洗与标注工作，并分为四类：0代表喜悦、1代表愤怒、2代表厌恶、3代表低落。该数据集包含二十万条记录，以CSV格式文档呈现。
     
  • 清洗过的带标注中文微博评论情感数据集（csv格式）.zip
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    本数据集为清洗过的带中文标注的微博评论情感数据，以CSV格式存储，适用于情感分析、机器学习等研究领域。 评论情感分类训练数据集已经完成清洗和标注工作，并分为四类：0代表喜悦、1代表愤怒、2代表厌恶、3代表低落。该数据集包含二十万条经过清洗的数据，存储格式为csv文件。
     
  • 微博十万条评论的情感分析数据集
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    本数据集包含来自微博平台超过十万个评论样本，通过情感分析技术将其划分为正面、负面和中立三类，为研究社交媒体用户情绪提供了宝贵资源。 数据集nCoV_100k.labled.csv包含10万条用户标注的微博数据，其中包括微博id、发布时间、发布人账号、中文内容、微博图片链接（若无则为空列表）、微博视频链接（若无则为空列表）以及情感倾向等信息。具体格式如下： - 微博id：整型。 - 发布时间：xx月xx日 xx:xx 格式。 - 发布人账号：字符串形式。 - 中文内容：字符串形式。 - 微博文图片链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 微博主视频链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 情感倾向：取值包括1、0和-1。
     
  • COAE2013评测数据集中微博情感分析
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    本研究基于COAE2013评测数据集，专注于微博文本的情感分析，通过深入挖掘用户情绪与态度，为社交媒体情感计算提供有效支持。 《COAE2013评测数据集：微博情感分析深度解析》 COAE2013评测数据集是中文情感分析领域的一项重要资源，旨在促进对中文文本情感的理解和技术进步。这个数据集专注于微博这一社交媒体平台上的文本情感分析，主要任务是对微博内容的情感极性进行判断（如正面、负面或中立）。这项工作在现代社会中有重要意义，因为它能够帮助企业和政府更好地理解公众情绪和舆论动态。 情感分析是自然语言处理的一个关键分支，它涉及识别和提取文本中的主观信息，包括情感倾向、强度以及目标。在微博情感分析领域，不仅要评估整体的情感色彩，还要解析特定话题或事件引发的情绪反应。COAE2013数据集为研究人员提供了一个标准化平台，以比较改进算法并评估其处理复杂非结构化及多变的微博文本的能力。 该数据集的一个核心特征是详尽的情感标注：每条微博都被专家详细地标记了情感极性（积极、消极或中立）。此外，更深入的标签可能还包括情感强度和目标信息，这使得模型可以学习到更加复杂的语义特性。测试数据子文件则包含用于验证和评估情感分析模型的样本，通常被分为训练集和测试集。 为了有效地进行微博情感分析，研究人员会采用多种技术方法。这些包括基于词典的方法（如使用情感词汇表）以及机器学习方法（支持向量机、朴素贝叶斯等），还有深度学习模型（循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM及BERT架构）。近年来预训练模型如BERT在提高分析精度方面表现出色，能够捕捉更丰富的上下文信息。 此外，在处理微博文本时还需考虑其独特的语言特点，例如缩写语、网络用语和表情符号等。这些特性增加了情感分析的难度，但同时也提供了丰富的情感表达来源。因此，适应并理解这些特征是提高微博情感分析准确性的关键所在。 总而言之，COAE2013评测数据集为研究人员提供了一个宝贵的平台来探索和完善微博情感分析算法，并推动自然语言处理技术的发展。通过深入挖掘和利用这个资源库中的信息，我们期待未来的情感分析系统将更加精确智能地服务于信息化时代的需求。
     
  • CSV格式的IMDb数据集（情感分析）
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    本数据集包含从IMDb收集的电影评论，以CSV格式存储，旨在用于训练情感分析模型，帮助理解公众对电影的情感反应。 IMDB电影评论数据集可以转换为CSV格式的文件，包括Test.csv、Train.csv和Valid.csv。
     
  • 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。
     
  • 带情感标签的weibo-senti-100k新浪微博数据集
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    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）
     
  • 中文评论的情感分析数据集
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    本数据集包含大量针对各类中文文本资料（如电影、产品等）的用户评论及其对应情感标签，旨在支持自然语言处理中情感分析的研究与应用。 谭松波的中文评论情感分析结果为：1表示正向情感，0表示负向情感。
     
  • 中文情感型酒店评论数据集
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    本数据集包含大量中文情感型酒店评论，旨在为研究者和开发者提供一个分析用户对酒店服务及体验评价的资源库。 共有22000条酒店评论情感分析语料，包括积极评价的语料和消极评价的语料。