Advertisement

AI-CHALLENGER数据集的细粒度情感分析

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

简介：
AI-CHALLENGER数据集提供大规模细粒度情感分析样本，旨在推动自然语言处理中情感识别技术的发展与应用。 在线评论的细粒度情感分析对于深入理解商家与用户之间的关系以及挖掘用户的情感具有至关重要的价值，并且在互联网行业有着广泛的应用场景，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈及业务安全等领域。本次比赛我们提供了一个包含高质量海量数据集的数据资源，涵盖了6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛者需要根据标注的细粒度要素建立算法，对用户评论进行情感挖掘，并通过计算预测值与实际场景真实值之间的误差来评估所提交的预测算法的有效性。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • AI-CHALLENGER数据集的细粒度情感分析
    优质
    AI-CHALLENGER数据集提供大规模细粒度情感分析样本，旨在推动自然语言处理中情感识别技术的发展与应用。 在线评论的细粒度情感分析对于深入理解商家与用户之间的关系以及挖掘用户的情感具有至关重要的价值，并且在互联网行业有着广泛的应用场景，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈及业务安全等领域。本次比赛我们提供了一个包含高质量海量数据集的数据资源，涵盖了6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛者需要根据标注的细粒度要素建立算法，对用户评论进行情感挖掘，并通过计算预测值与实际场景真实值之间的误差来评估所提交的预测算法的有效性。
     
  • AI Challenger 2018细粒度用户评论情感数据分析集
    优质
    AI Challenger 2018细粒度用户评论情感分析数据集是由中国学术界和工业界联合发布的大型多语言机器学习竞赛平台，旨在促进自然语言处理领域的情感分析研究。该数据集包含了大量带有标签的中文商品评价文本，为参赛者提供了丰富的资源来开发更准确、精细的情感分类模型，推动了细粒度情感分析技术的进步。 一个高质量的海量数据集包含六大数据类别及二十个细粒度要素的情感倾向分析。该数据集包括训练集、验证集和测试集三部分。
     
  • AI Challenger 2018细粒度用户评论情感数据分析集
    优质
    AI Challenger 2018细粒度用户评论情感分析数据集是专为自然语言处理领域设计的大规模中文数据集，旨在促进机器学习算法在理解和分析复杂人类情绪方面的研究与应用。 AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析数据集的训练集包括文件sentiment_analysis_trainingset.csv，该文件包含总共105,000条评论的数据。另外还有一个名为sentiment_analysis_trainingset_annotations.docx 的文档用于解释这些数据的标注规则。 验证集则由sentiment_analysis_validationset.csv 文件构成，其中包含了总计15,000条评论的数据，并且有一个相应的注释文档sentiment_analysis_validationset_annotations.docx 以说明其标注细节。所有文件都遵循protocol.txt 中规定的下载协议进行分发和使用。 测试集中包括了名为sentiment_analysis_testa.csv 的数据集A，里面也有总计15,000条评论的数据，并同样需要遵守protocol.txt 文件中的规定来获取并操作这些资源。
     
  • AI Challenger 2018细粒度用户评论情感数据分析集
    优质
    AI Challenger 2018细粒度用户评论情感数据分析集是针对中文产品评论的情感分析数据集，包含丰富且多样的用户反馈信息，旨在促进自然语言处理领域中对于复杂文本理解的研究进展。 在线评论的细粒度情感分析对于深入了解商家与用户关系、挖掘用户真实感受具有重要意义，并在互联网行业中有着广泛的应用场景，包括个性化推荐、智能搜索、产品反馈及业务安全等。本次比赛提供了包含6大类别20个具体要素的情感倾向的大规模高质量数据集。参赛者需要根据这些标注的数据建立算法模型，对用户的评论进行情感分析和挖掘工作。组织方将通过对比提交的预测结果与实际情况之间的误差来评估各团队所开发模型的有效性。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • TensorFlow-WordVec-AI Challenger 2018情感分析数据集(data.rar)
    优质
    本资源包含TensorFlow框架下基于WordVec技术的情感分析代码及AI Challenger竞赛相关数据集，适用于自然语言处理任务。 在AI领域内，情感分析是一项关键任务，它涉及对文本中的情绪、态度进行自动识别与理解。本段落将探讨用于TensorFlow深度学习模型训练的情感分析数据集——tensorflow-wordvec-AI Challenger 2018的数据集data.rar。 首先介绍该竞赛的背景：AI Challenger 2018是一个大型全球性人工智能比赛，涵盖多个挑战项目，其中包括情感分析任务。提供的数据集经过专业人员审查和标注，为机器学习模型提供了可靠的学习素材。 TensorFlow是Google Brain团队开发的一个开源库，用于数值计算及深度学习构建与训练。Word2Vec则是将词汇转换成低维度向量表示的词嵌入方法，在文本预处理中扮演重要角色，有助于情感分析任务中的模型理解语义关系。 情感分析技术旨在确定文本的情感倾向性（如正面、负面或中立）。在AI Challenger 2018数据集中，每个样本都附有明确的情感标签，以供机器学习建模和预测使用。 该数据集结构包括训练集、验证集与测试集。其中，训练集用于模型训练；验证集则用来调整参数及防止过拟合现象发生；而测试集在最终评估时被用作未见过的数据来检验模型性能表现。 利用TensorFlow构建情感分析模型可以采用多种深度学习架构（如CNN、RNN或LSTM），并使用预训练的Word2Vec向量作为输入层。此外，交叉熵通常作为损失函数进行度量预测误差，并应用优化器调整参数以最小化此值。 评估指标方面，准确率、精确率、召回率和F1分数等是情感分析任务中常用的评价标准；AUC-ROC曲线也是衡量模型性能的有效工具之一。 在使用数据集前需要完成文本预处理工作（如分词、去除停用词等）以提高模型效果。同时通过调整超参数进行模型调优，集成学习和融合技术亦有助于提升预测能力。 综上所述，该数据集为研究者提供了良好的平台去构建并测试情感分析模型，在此基础上推动自然语言处理领域的进步与发展。
     
  • 细粒度用户评论情感分析的数据集（AI挑战）
    优质
    本数据集专为细粒度用户评论情感分析设计，包含丰富的产品评价文本及对应的情感标签，旨在推动自然语言处理领域内的情感智能研究与应用创新。 该数据集包含6大类共20个细粒度要素的情感倾向，并分为训练、验证、测试A与测试B四部分。评价对象按照不同层次进行划分：第一层是粗粒度的评价对象，例如评论文本中提到的服务和位置等；第二层则是更为具体的细粒度情感对象，比如“服务”这一属性下包括了“服务人员态度”、“排队等候时间”等具体要素。
     
  • AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析竞赛 个人baseline项目.zip
    优质
    本项目为参加AI Challenger 2018细粒度用户评论情感分析竞赛而设计的个人Baseline代码集，包含模型构建、训练及评估方法。 全国大学生电子设计竞赛（National Undergraduate Electronics Design Contest）提供试题、解决方案及源码供计划或参加电赛的同学学习参考。所有程序均为实战案例，并经过测试可以直接运行。
     
  • AI Challenger用户评价情感分析
    优质
    AI Challenger用户评价情感分析是一项利用人工智能技术评估和解析用户对产品或服务反馈中所蕴含的情感倾向的研究项目。 “AI Challenger 全球AI挑战赛”是一个面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，旨在满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，并推动科研与商业领域的结合以解决实际问题。该赛事致力于服务和培养AI人才，构建良性可持续的AI科研与应用新生态。2017年首届大赛发布了包含千万量级的数据集、一系列具有学术及产业意义的比赛以及超过200万元人民币的奖金，吸引了来自全球65个国家8892支团队参赛，成为目前中国规模最大的科研数据集平台和非商业化竞赛平台。AI Challenger 2018带来了十余个全新的数据集与竞赛，并提供超过300万元人民币的奖金，“用AI挑战真实世界的问题”。