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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。

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  • NLPCC2013情绪识别任务_中文微博情感分析
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 情感分析：基于LSTM的中文情绪识别
    优质
    本研究探讨了利用长短期记忆网络（LSTM）模型对中文文本进行情感分析的有效性，专注于提高对复杂情绪表达的理解和分类精度。 字节跳动广告系统下的穿山甲平台正在大量招聘人才。 基于LSTM的中文情绪识别项目使用了Keras深度学习库来搭建LSTM网络，并对数据集进行六类情绪（其他、喜好、悲伤、厌恶、愤怒和高兴）的分类。数据集包含4万多条句子，来源于NLPCC Emotion Classification Challenge的数据以及微博筛选后的人工标注数据。 项目的结构如下： - data - train.json：原始训练数据文件 - stopWords.txt 项目由清华大学计算机系黄民烈副教授提供支持。
     
  • 基于领域情感词汇表的中文微博情绪分析
    优质
    本研究提出了一种利用领域特定情感词汇表对中文微博进行情绪分析的方法，旨在提升在特定话题下的情绪分类精度。 为了分析中文微博中的大量情感信息，本段落提出了一种有效的中文微博情感分析策略。该策略能够准确地识别出特定领域内微博的情感倾向，并构建了具有自动识别与扩展功能的领域情感词典，从而减少了人工标注的工作量。此外，考虑到上下文中出现的情感副词对结果的影响，还建立了一个情感副词词典以更全面地进行情感分析。实验结果显示，基于该策略和领域情感词典的方法在可行性及准确性方面表现良好。
     
  • NLPCC2012评测任务_针对中文微博的情感分析
    优质
    简介：NLPCC2012评测任务聚焦于中文微博情感分析，旨在通过评估参与团队的技术能力，推动自然语言处理领域内对社交媒体文本理解的研究与发展。 该语料主要用于识别中文微博中的情感句子、分析情感倾向性以及抽取情感要素。有关情感分析的资源可以参考相关文献或资料。
     
  • NLPCC2013跨领域情感分类评估任务
    优质
    NLPCC 2013跨领域情感分类评估任务旨在促进自然语言处理社区在不同领域的文本情感分析研究，推动算法和技术的进步。参与者使用特定数据集进行模型训练和测试，共同探索如何更准确地识别与分类各种文档的情感倾向，以期提升系统对多样化文本内容的理解能力。 给定已标注倾向性的英文评论数据和英文情感词典，要求仅利用提供的英语情感资源进行中文评论的情感分析。该任务旨在考察多语言环境下情感资源的迁移能力，并有助于解决不同语言中情感资源分布不均衡的问题。
     
  • 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）。
     
  • 情绪分析：情感分析
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    情绪分析，又称为情感分析，是利用自然语言处理、文本分析和语义感知技术来识别与提取主观信息的过程，旨在理解和归纳人类情绪。 情绪分析是指从文本语料库中确定对任何主题或产品的情绪是正面的、负面的还是中立的过程。该分析的主要目的是构建一个模型来预测用户给出评论的态度是肯定还是否定。 为了实现这一目标，我们将使用“餐厅评论”数据集进行处理，并将其加载到高斯朴素贝叶斯算法中。具体步骤如下： 1. 导入数据集：利用pandas库导入名为Restaurant_Reviews.tsv的文件，该文件包含来自一个餐厅的1000条评论。 2. 数据预处理：对每条评论执行一系列清理操作以删除所有模糊信息。 3. 特征提取和矢量化：从已经清洗过的文本中抽取潜在特征，并将其转换为数字格式。此步骤使用矢量化技术，将原始评论转化为便于算法分析的矩阵形式。 接下来，我们将利用上述准备好的数据集进行模型训练与分类工作。
     
  • 微博评论情绪分析.pdf
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    本文探讨了在社交媒体平台微博上进行用户评论的情绪分析方法，通过自然语言处理技术识别和分类用户情绪，为企业和研究者提供有价值的用户反馈信息。 近年来，文本情感分析技术在网络营销、企业舆情监测等领域的作用日益显著。由于主题模型在文本挖掘中的优势，基于主题的文本情感分析也成为研究热点。其主要任务是通过识别用户评论中包含的主题及其对应的情感倾向，来提升文本情感分析的效果。