Advertisement

包含5万条影评的豆瓣数据集。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
我们收集整理了来自豆瓣平台高达5万条影评的原始数据集，诚挚地邀请大家积极下载使用。请务必尊重我们所付出的努力，并给予认可。对于从事机器学习、自然语言处理以及深度学习研究的伙伴们，特别欢迎前来关注和体验。该数据集的格式为“标题##评分##评论内容”，具体结构如下：电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 包含5万条影评的豆瓣数据集
    优质
    本数据集包含了来自豆瓣网站的五万余条电影评论，旨在为研究者提供一个全面且丰富的中文语料库，用于情感分析、主题建模等自然语言处理任务。 我收集了豆瓣5万条影评的原始数据集，欢迎大家下载并尊重我的劳动成果。如果有时间我会继续提供更多的数据集。对于从事机器学习、自然语言处理和深度学习的研究者来说，这个资源非常有用。数据格式为：电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容。
     
  • 豆瓣电影20万条评论的数据集.txt
    优质
    该数据集包含豆瓣电影平台上超过20万条用户评论，内容涵盖各类电影，为研究者提供丰富的文本分析素材，适用于情感分析、主题建模等领域。 我收集了一个包含20万条豆瓣影评的原始数据集，并希望大家分享。请尊重我的劳动成果。对于对机器学习、自然语言处理和深度学习感兴趣的朋友来说，这份资料非常有用。数据集中每一行记录格式为：电影名称##评论星级（1-5星）##评论内容。
     
  • 豆瓣电影评论数据集（含12万用户40万条影评）爬虫程序.zip
    优质
    本资源包含一个用于收集豆瓣电影评论数据的Python爬虫程序，可获取12万用户超过40万条评论的数据集。适合进行数据分析和机器学习研究使用。 使用Python语言实现的豆瓣电影数据搜索下载程序，包含数据文件和源代码。
     
  • 豆瓣电影用户评论数据集（40万条评论）.xlsx
    优质
    本文件为豆瓣电影用户评论数据集合，包含超过40万条影评记录，每条评论均标注了评分、时间及具体内容，是研究用户观影偏好与评论文本分析的重要资源。 豆瓣电影用户评论数据包含40万条记录，每条评论包括以下字段：id、time（评论时间）、movieId（电影ID）、rating（评分）、content（评论内容）、creator（创建者）、addTime（添加时间）。
     
  • 六万条豆瓣电影短评
    优质
    本书汇集了网友对众多电影的评论精华，从六万余条评论中精选而出，涵盖了各种类型的影片，为影迷提供了一个深入了解和探讨电影艺术的独特视角。 爬虫获取的豆瓣电影短评包括了电影名、用户名、日期、评分以及短评内容。
     
  • 豆瓣电影数据集10万条目.zip
    优质
    本数据集包含超过十万部电影的相关信息和用户评价，是进行数据分析、推荐系统研究的理想资源。 豆瓣爬虫用于收集10万条电影数据集、用户数据集以及影评数据集。
     
  • 豆瓣电影数据集10万条（Film版）.zip
    优质
    本资源为豆瓣电影数据集10万条(Film版).zip，内含丰富详尽的电影信息，涵盖片名、导演、演员表等多维度数据。适合数据分析与机器学习研究使用。 豆瓣电影Film数据集包含10万条记录。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
    优质
    豆瓣电影评论数据集包含了大量用户在该平台上针对各类影片发表的观点和评价，旨在为研究者提供一个理解和分析大众对电影认知与喜好模式的数据资源。 豆瓣5万条影评原始数据集供机器学习、NLP和深度学习的爱好者使用。数据集包含电影名称、评论星级（1-5星）、评论内容以及差评好评标注，其中星级大于3为好评。
     
  • 豆瓣电影评论数据集
    优质
    豆瓣电影评论数据集包含了大量用户在豆瓣平台上针对各类影片发表的评价与反馈，是进行情感分析和自然语言处理研究的重要资源。 豆瓣影评数据集包含大量用户对电影的评分与评论文本。这些评价通常来源于中国知名的电影评论网站——豆瓣网，在该平台上，用户可以为他们观看过的影片提供分数及个人见解。 在学术研究领域以及工业应用中，这样的数据集常被用于进行情感分析、文本挖掘、推荐系统和自然语言处理等多方面的探索。通过对影评内容的深入解析，研究人员能够了解观众对特定电影的好恶及其兴趣偏好，并据此开发出更智能化的推荐算法来预测用户可能感兴趣的影片。 该类数据分析流程通常包括以下环节： 1. 数据清洗：去除无用信息、重复项及错误条目以确保数据质量。 2. 预处理步骤：将原始文本转化为机器学习模型可用的格式，如分词和停用词过滤等操作。 3. 特征提取：利用诸如“词语袋”、“TF-IDF”或“Word2Vec”技术从预处理过的文档中抽取出有用的特征信息。 4. 模型训练：使用上述特征来构建分类器模型（例如基于朴素贝叶斯、支持向量机或深度学习的方法）用于情感分析任务。 5. 性能评估：通过准确率、召回率和F1分数等指标对所建模型进行评价测试。 6. 应用实践：将训练完成的算法部署到实际应用场景中，以改善用户体验或者开展市场调研。 此外，该数据集还支持研究者们进一步探讨用户行为模式的变化趋势及不同电影类型在特定群体中的受欢迎程度。同时也可以用于识别文本表达中的复杂情感如讽刺或隐含情绪等特征的研究工作。 值得注意的是，在使用此类公开资源时必须遵守相关法律法规以保护个人隐私权和知识产权不受侵害。数据提供方通常会在其发布的说明文档中明确指出合法使用的条件与限制条款内容。 对于电影产业而言，这些评论信息具有极高的参考价值，制片公司可以通过分析影评来评估自己的作品并作出相应的市场策略调整或改进未来的创作计划。此外，由于该数据库是公开的性质特点，它也为不同研究团队之间的比较竞争提供了平台机会，在分享研究成果的同时促进了技术进步与创新应用的发展。
     
  • 豆瓣电影的短评数据集
    优质
    本数据集汇集了豆瓣平台上关于各类电影的用户短评，旨在为研究者提供一个分析观众对电影评价和偏好的资源库。 数据存储采用的是SQlite数据库，使用起来相对便捷。若需浏览数据，则可下载可视化软件如SQLiteStudio进行操作。我爬取的数据是豆瓣电影的短评，不过现在豆瓣对每部电影显示的评论数量有所限制，未登录状态下只能获取少量评论信息。每个短评包含1至5星的用户评分。由于我的目的是为了情感分析，因此仅收集了1到2星和4到5星之间的评价内容。截至目前为止，我已获得了负面评价（1~2星）共计177,714条，正面评价（4~5星）总计有224,229条。每条评论都详细记录了其所属的电影ID、评论者信息、评分以及评论发布的时间。