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斯坦福大学汇集的情感分析评论数据集。

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简介：
该数据集采用csv格式，由斯坦福大学精心收集并整理而成，包含了相当数量的评论情感分析样本，并且在实际应用中表现出良好的实用性。

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  • 斯坦福大学整理的评论情感分析数据集
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    这是一个由斯坦福大学整理的评论文本数据集，包含了丰富的情感标注信息，广泛应用于自然语言处理领域中的评论情感分析研究和模型训练。 CSV格式的斯坦福大学评论情感分析数据集非常全面且实用。
     
  • 斯坦福情感树库标准数据集-数据集
    优质
    斯坦福情感树库标准数据集是由斯坦福大学开发的情感分析基准数据集，包含超过10,000条带有情感标签的句子，用于训练和测试自然语言处理模型。 Stanford Sentiment Treebank 是一个用于情感分类的标准数据集，其中每个句子分析树的节点都有详细的情感标签。该数据集包括文件 _datasets.txt 和 Stanford Sentiment Treebank_datasets.zip。
     
  • 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。
     
  • 关于评论的情感数据分析集
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    此数据集包含丰富多样的用户评论文本及其相应情感标签，旨在为研究者提供资源以分析和理解公众情绪及偏好。 这个数据集采用xls格式，包含了评论的情感分析内容。尽管规模较小，但它非常适合用来验证模型和进行实验。
     
  • 情感分析用的Twitter评论数据集
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    本数据集收集了用于情感分析的大量Twitter评论，旨在帮助研究者和开发者训练及测试自然语言处理模型在社交媒体文本中的应用效果。 此数据集包含几千个Twitter用户评论及其对应的情感标签，用于训练情绪分析模型。该数据集是通过使用关键字并结合Twitter API获取的。其目的是提供一个具有实际业务价值的数据集合，规模适中且可以在短时间内于普通笔记本电脑上完成训练任务。
     
  • 斯坦福汽车数据集 - 数据集
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    斯坦福汽车数据集是一个包含16,000多张车辆图像的数据集合，涵盖196个车型类别，广泛应用于自动驾驶、目标识别和计算机视觉研究。 3D对象表示对于多视图物体分类及场景理解至关重要。细粒度识别是计算机视觉领域中的一个不断发展的分支，在细微外观差异的区分上有着广泛的实际应用价值。斯坦福汽车数据集提供了出色的训练与测试集合，可用于精确地区分各种车型。
     
  • 斯坦福点云数据集
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    斯坦福点云数据集是由斯坦福大学创建的一个包含多种物体类别、大量3D点云数据的大型数据库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 从事三维重建和扫描仪工作的同学肯定熟悉点云数据。斯坦福点云是进行研究的一个很好的数据源。
     
  • 中文情感分析的酒店评论数据集
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    本数据集汇集了大量针对酒店服务与设施的中文评价文本，旨在为研究者提供丰富的资源以开发和评估基于深度学习的情感分析模型。 1. ChnSentiCorp-Htl-ba-2000：平衡语料集，包含正负类各1000篇。 2. ChnSentiCorp-Htl-ba-4000：平衡语料集，包含正负类各2000篇。 3. ChnSentiCorp-Htl-ba-6000：平衡语料集，包含正负类各3000篇。 4. ChnSentiCorp-Htl-unba-10000：非平衡语料集，其中正类为7000篇。
     
  • 京东评论数据集，适用于评论情感词分析
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    本数据集包含京东平台产品评论，旨在通过分析用户反馈提取情感倾向与关键词，助力商家优化服务及商品。 京东评论数据集包含了大量用户对商品的评价内容，这些评论涵盖了各种产品类别，为研究者提供了丰富的数据分析资源。