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该数据集包含细粒度用户评论情感分析数据，并于2018年参与了AI挑战赛。

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简介：
数据集涵盖了六个主要类别以及二十个精细化的情感维度。该数据集被进一步划分为训练集、验证集、测试A集和测试B集，以用于模型训练和评估。评价对象根据其情感粒度被组织成两个层次结构：第一层是粗粒度的评价对象，例如评论文本中提及的服务类型或地理位置等；第二层则是更细致的情感对象，例如“服务”这一属性下的“服务人员态度”或“排队等待时间”等具体要素。每一个细粒度情感要素都对应着四种可能的状态：积极、中立、消极以及未提及。

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  • 2018年AI竞赛挑战者中的细粒度用户评论情感分析数据集
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    此数据集为2018年AI竞赛设计，专注于细粒度用户评论的情感分析，旨在推动自然语言处理技术在理解消费者反馈方面的应用与进步。 该数据集包含6大类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。评价对象按照粒度不同划分为两个层次：第一层为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务和位置等要素；第二层为细粒度情感对象，如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等具体要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向及未提及。
     
  • 细粒度用户评论情感分析的数据集（AI挑战）
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    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数据分析集
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    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
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    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
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    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
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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。
     
  • 美团用户评论精细情感分析数据集（2018-AI-Challenge）.zip
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    该数据集为2018年AI竞赛设计，包含大量美团用户的评论文本及其对应的情感标签，适用于进行深入的情感分析和自然语言处理研究。 AI Challenger 细粒度用户评论情感分析比赛资源可以放心使用。
     
  • AI Challenger 2018 细粒度用户评论情感分析竞赛 个人baseline项目.zip
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    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数据集的细粒度情感分析
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    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。
     
  • 细粒度用户评论的情感分析源码：情感分析工具
    优质
    本项目提供了一套用于细粒度用户评论的情感分析源代码，旨在帮助开发者和研究人员构建更加精准的情感分析工具。 细粒度用户评论情感分析在互联网行业中具有重要的应用价值，特别是在个性化推荐、智能搜索、产品反馈及业务安全等方面。这项技术依赖于Python 3.5 和 PyTorch 0.4，并使用AI Challenger 2018的细粒度用户评论情感分析数据集进行训练和测试。 该数据集中包含6大类共计20个不同的情感要素，这些元素被划分为两个层次：第一层为粗粒度评价对象（如服务、位置等），第二层则进一步细化到具体属性上（例如“服务”类别下的“服务员态度”，以及“排队等候时间”等）。通过这种细致的划分，能够更深入地理解用户的真实感受和商家的表现。