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包含5W条英文电影评论的情感二分类数据集

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简介：
这是一个包含约5万个针对英文电影的喜欢或不喜欢二元情感标签的评论数据集，可用于训练和评估文本情感分析模型。 已经分类好的英语电影影评数据集包含5万条记录，可用于机器学习。

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  • 包含5W条英文电影评论的情感二分类数据集
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    这是一个包含约5万个针对英文电影的喜欢或不喜欢二元情感标签的评论数据集，可用于训练和评估文本情感分析模型。 已经分类好的英语电影影评数据集包含5万条记录，可用于机器学习。
     
  • 包含10000条评论的电商评论情感分类数据集
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    本数据集包含了来自电商平台的10000条用户评论，旨在通过分析这些评论的情感倾向（正面、负面或中立），为产品评价和用户体验研究提供支持。 电商评论情感二分类数据集包含两列：label（1代表积极评价，0代表消极评价）和text（评论内容）。该数据集共有10000条中文评论，并已按照8:1:1的比例划分为训练集、验证集和测试集。可以参考示例项目中的处理方式，数据已经以numpy数组的形式划分好。
     
  • 英文文本分类电影评论情感判别的项目实战源码及数据集
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    本项目提供了一套完整的英文电影评论情感分析解决方案，包括标注的数据集和训练后的模型源代码。通过机器学习技术对评论进行正面或负面的情感分类。 资源主要包括英文文本分类电影评论情感判别源码及数据集等相关文件。其中包含的训练集为labeledTrainData.tsv；测试集为testData.tsv；额外无标签的训练集为unlabeledTrainData.tsv；停用词过滤表为stopwords.txt；源代码文件名为movie_reviews_analysis.py。 本资源适用于初学者学习文本分类，内容涵盖数据预处理、机器学习以及文件读取和写入等方面。
     
  • 经过处理的文本情感分类数据集及细粒度用户评论情感分析数据集（AI Challenger 2018）、情感分类英文数据集
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    本数据集包含两部分：一是经预处理的中文文本情感分类与细粒度评论分析，来自AI Challenger 2018；二是用于情感分类的英文语料库。 这些文件代表了一系列用于训练和测试自然语言处理（NLP）模型的数据集，特别适用于情感分析与文本分类任务。在AI领域内，这类数据集至关重要，因为它们帮助算法学习并识别出文本中的情感倾向及主题。 `aclImdb_v1.tar.gz` 数据集中包含的是IMDb电影评论数据库，由Amazon的MovieLens团队制作而成。该集合包括约50,000条评论，并被划分为训练和测试两部分，每条评论都被标记为正面或负面情绪。它是情感分析领域的一个基准工具，用于评估模型在识别文本中情感分类方面的性能。 `toutiao-text-classfication-dataset-master.zip` 可能是字节跳动公司（Toutiao）提供的新闻文本分类数据集。作为一家推荐平台，这个数据库可能包含了大量新闻标题，并要求算法能够将它们归类到不同的主题类别如体育、娱乐和国际等，以实现精准的信息推送。 `online_shopping_10_cats.zip` 可能是电商领域内的一个评论或产品描述文本分类数据集。该集合分为十个不同类别，例如电子产品与家居用品等，这对于理解消费者的购买行为及商品评价非常有用。 `CLUEmotionAnalysis2020-master` 是中文情感分析挑战赛的数据集之一，可能专注于处理中文语言的情感表达问题。作为中国自然语言处理领域的评测基准，其任务重点在于识别文本中的情绪状态。 包括情感三分类、四分类以及六分类数据集和微博评论情感四分类在内的多个不同粒度的数据库不仅区分了正面与负面评价，还涵盖了中性及特定类型的情绪如愤怒或喜悦等。这为研究更复杂的情感表达提供了丰富的素材资源。 新闻十类别的数据集中可能包含了各类新闻文章，并要求将它们归入十个不同的类别之中，例如经济、科技和文化等领域内。此类数据库是构建新闻自动分类与推荐系统的基础。 情感二分类任务是最基础的情感分析工作之一，仅需判断文本是否具有积极或消极情绪倾向。 使用这些数据集通常涉及一系列步骤：包括预处理（如清洗、分词及去除停用词等）、特征工程（例如词袋模型、TF-IDF和词嵌入技术）以及选择合适的机器学习算法进行训练。最终，通过准确率、精确度、召回率及F1分数来评估这些模型的性能表现。 借助于上述数据集的支持，研究人员与开发者能够构建出强大的NLP模型，并将其应用于实际的情感分析或文本分类任务当中。
     
  • 情感分析数据集（包含10000条正面和5000条负面评论）
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    这是一个包含15000条评论的情感分析数据集，其中包括10000条正面评价与5000条负面评价，适用于训练机器学习模型识别文本中的情感倾向。 吸收了谭松波的非平衡酒店评论语料库（7000条正面评价和3000条负面评价，包含部分重复数据），并结合从携程网站抓取的数据。经过繁简转换、去重以及去除4字以下过短评论后，最终形成了一个包括10000条正面评价和5000条负面评价的评论数据集（每行代表一条独立评论）。欢迎下载使用！需要注意的是，这些正负面分类是根据携程网站上的“值得推荐”和“有待改善”栏目初步区分，并经过人工筛选以剔除错误归类的数据。因此可能存在一些误差，请帮助修正。
     
  • ACL IMDb.zip电影影评情感分析数据集
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    本数据集包含从ACL和IMDb网站收集的《电影影评情感分析》资料，用于研究与训练机器学习模型识别及分类影评的情感倾向。 aclImdb.zip是一个电影影评情感分析的数据集，包含两个子文件夹：train和test。每个子文件夹内分别包含了正面的和负面的影评文本数据。
     
  • 电影评论的情感分类模型分析
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    本研究探讨了基于机器学习的情感分类模型在电影评论中的应用，旨在准确识别和量化评论者的态度与情感倾向。 情绪分析是基于电影评论的情感分类模型。
     
  • 中文酒店评论情感分析数据集，包含1-5评分，适用于多分类任务，训练集含12000条评论，测试集含4000条评论，非UTF-8编码
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    这是一个针对中文酒店评论的情感分析数据集，涵盖1至5分的评分体系，适合进行多分类任务研究。该数据集包括12,000条训练样本及4,000条测试样本，但请注意其非UTF-8编码格式。 中文酒店情感分析语料包含1-5分的评分标签，适用于多分类任务。数据集包括训练集12000条记录和测试集4000条记录，非utf-8编码格式。
     
  • 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。
     
  • 【Python数据分析】电影评论的情感分析（一）
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    本教程介绍如何使用Python进行电影评论的情感分析，帮助读者理解基础的数据处理和情感分析方法，开启数据科学之旅。 情感分析是一种文本处理技术，能够识别一段文字的情感倾向是正面、负面还是中立。这种技术在客户对商品或服务的评价反馈中有广泛应用。传统的人工审核方式不仅耗时费力，而且效率低下。 这里使用Python来分析电影《哪吒之魔童降世》的评论数据。类似的技术也可以应用于垃圾邮件过滤和新闻分类等领域。 情感分析的具体步骤如下： 1. 数据预处理：包括清理文本中的缺失值、重复值，进行分词操作，并去除无意义词汇（停用词），最后将文本转化为数值向量。 2. 描述性统计分析：计算并展示高频词汇的分布情况以及生成直观反映这些词语重要性的词云图。 3. 验证性统计分析：通过方差分析来选择最具影响力的特征变量。 4. 建立模型：基于上述步骤处理得到的数据向量，构建能够准确分类文本情感倾向的数学模型。