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LoughranMcDonald_2018年消极情感词汇列表翻译版.txt

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简介:
这份文档是2018年Loughran和McDonald发布的消极情感词汇表的中文翻译版本,适用于文本分析中识别负面情绪表达。 对LoughranMcDonald_SentimentWordLists_2018情感词列表中的消极词汇进行了翻译,并进行了去重整理等工作。

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  • LoughranMcDonald_2018.txt
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    这份文档是2018年Loughran和McDonald发布的消极情感词汇表的中文翻译版本,适用于文本分析中识别负面情绪表达。 对LoughranMcDonald_SentimentWordLists_2018情感词列表中的消极词汇进行了翻译,并进行了去重整理等工作。
  • HowNet
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    《HowNet情感词汇表》基于HowNet语义知识库构建,汇集了表达各种情感状态的词语及其关联信息,为自然语言处理中的情感分析提供重要资源。 知网的HowNet情感词典以txt文件形式提供,内容较为详尽。
  • 分析).csv
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    积极词汇(情感分析).csv包含了用于情感分析的正面词语列表及其相关属性,适用于文本挖掘、自然语言处理等领域,助力于识别和量化文本中的积极情绪。 这里有大约2万个中文正面词汇,负面词汇我会在另一份资源中上传。(因为似乎不能同时上传两份文件)。这里包含约2万个中文正面词汇,负面词汇会在另外的资料中提供。
  • 知网
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    《知网情感词汇表》是一份基于中国知网大数据的情感分析工具,收录了大量带有正负情绪色彩的中文词语及其强度值,适用于文本情感倾向性研究与应用。 知网情感分析中文负向评价词可用于NLP情感分析中的负向关键词。
  • BOSON.zip
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    《BOSON情感词汇表》是一份详尽的情感表达资源库,包含多种情绪相关的词语和短语,适用于文本分析、情感计算等场景。 【BOSON情感词典】是一个在线获取的情感分析资源,主要以TXT格式提供。这个词典在自然语言处理(NLP)领域具有重要的应用价值,特别是在情感分析、文本挖掘和情感计算等方面。它是一种工具,包含了大量词汇及其对应的情感极性标签,如正面、负面和中性等。 BOSON Sentiment Dictionary全称玻森情感词典,源自情感分析研究,并由Bo Song等人开发。在中文语境下,该词典提供了大量的中文词汇及每个词语或短语的标注情绪倾向信息,便于进行相关的情感分析任务。这些标注可以用来评估文本的整体情绪色彩,比如评论、社交媒体帖子或产品评价的情绪极性。 一个情感词条目可能如下所示: ``` 快乐 1.0 伤心 -1.0 中立 0.0 ``` 其中,“快乐”被赋予了正向的情感得分1.0,表示强烈的积极情绪;“伤心”的负向得分为-1.0,代表强烈消极的情绪倾向;而“中立”则为无明显情感色彩的得分0.0。 使用BOSON情感词典进行分析通常包括以下步骤: 1. **预处理**:去除停用词、标点符号等非文字元素,并对文本进行分词。 2. **匹配词汇**:将经过预处理后的词语与词库中的条目相比较,查找它们的情感得分。 3. **计算情感分数**:根据所有找到的词条来加权求和或基于其他因素如频率、重要性等来进行评分。 4. **确定情绪倾向**:依据总分判断文本是正面、负面还是中立。 在实际应用过程中,可能还需要结合词性标注、命名实体识别及句法分析等多种NLP技术以增强分析的准确性和深度。此外,由于语言本身的多样和复杂特性,该情感词典可能存在对新词汇或特定领域术语覆盖不足的情况,因此需要定期更新或者与其他资源进行补充。 总的来说,BOSON情感词典是中文情绪分析的重要工具之一,它通过给定词语的情绪标签帮助计算机理解文本中的情绪色彩,在舆情监测、市场研究以及客户服务等领域有着广泛的应用。
  • 中文
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    《中文情感词汇表》是一部详尽记录并分类了表达不同情绪和情感的中文词汇的工具书,适用于语言学习者、翻译工作者及心理学研究者。 自然语言处理常用的情感词典包括知网词典、台湾大学NTUSD词典、清华大学李军及Bosen情感词典和否定词词典等。
  • 中文
    优质
    《中文情感词汇表》是一部精心编纂的情感词汇工具书,汇集了大量表达喜怒哀乐等情绪的中文词语,旨在帮助读者更准确地传达和理解情感信息。 台湾大学简体中文情感极性词典NTUSD包含消极词8276条和积极词2810条。
  • 汉语
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    《汉语情感词汇表》是一部全面收录和分类了与人类情绪相关的汉语词汇的工具书,为研究语言情感表达提供了宝贵的资源。 《中文情感极性词典》是进行中文情感分析的重要资源之一,包含了11086个词语,并细分为积极属性词汇(2810个)与消极属性词汇(8276个)。该词典在评估文本的情感倾向方面具有重要作用,在自然语言处理领域中有着广泛的应用场景,如情感分析、情绪识别和社交媒体监控等。 情感分析作为NLP的一个重要分支,主要任务是确定文本的情感色彩。通过判断一段文字的正面性或负面性来实现对整个文档或段落的理解。中文情感极性词典为这一过程提供了基础支持,因为它包含了词汇的情绪标签,使得算法能够依据这些预定义的标签进行精准的情感分析。 积极属性词汇通常涵盖满意、快乐和爱等正向情绪相关的词语;消极属性词汇则包括不满、悲伤与绝望等负向情绪相关的内容。通过分类这些情感关键字,可以帮助算法快速识别文本中的核心情感信息,并据此判断整体情感倾向。 617613.rar可能是包含《中文情感极性词典》的数据文件,通常会以结构化的格式(如CSV或JSON)存储词语及其对应的情感标签。而README-datatang.txt文档则提供了关于数据集的详细说明和使用指南;url.txt可能包含了获取更多相关信息或者原始数据的链接。 在应用《中文情感极性词典》时,首先需要解压617613.rar文件,并通过阅读README-datatang.txt来了解具体的数据结构及注意事项。接着将该词库集成到相应的情感分析模型中,在匹配词语及其情绪标签的基础上计算文本的整体情感得分。实际操作过程中可能还需结合上下文信息和词性标注技术,以提高分析结果的准确性和鲁棒性。 《中文情感极性词典》为理解和解析大量的中文文本提供了重要的参考依据,并在开发及优化情感分析系统方面发挥着关键作用。通过合理利用这一资源,可以更有效地获取并解读其中的情感信息,从而服务于商业决策和社会科学研究等领域的需求。
  • 知乎
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    《知乎情感词汇表》是一份汇集了表达各种情感和情绪相关词汇的手册,旨在帮助用户更准确地传达内心感受。 《知乎情感词典》是一款功能强大的文本分析工具,提供全面且深入的情感分析服务。该软件的应用领域广泛,包括微博、聊天记录、全网数据以及网站浏览等多方面的数据分析,帮助用户深度解读各类文本数据。 其核心功能是情感分析,能够识别和理解文本中的情绪色彩,并揭示公众或特定群体的情绪倾向。例如,在微博分析中可以洞察大众对热点事件的态度;在聊天分析中则能揭示人际交往的情感动态,辅助心理咨询或市场研究;而在全网及网站数据分析时,则可为企业提供品牌声誉监控与消费者洞察能力。 《知乎情感词典》还具备词频统计功能,帮助用户了解特定词汇的出现频率及其重要性。此外,它支持英文词频分析,在跨语言文本比较中非常有用,比如研究国际趋势或对比中外文化差异时的应用场景广泛。 该工具提供的流量分析功能可以追踪数据来源和流向,揭示信息传播模式;聚类分析则用于将相似文本归类以发现隐藏的主题或规律。这些特性对于网络营销、舆情监测等领域都有显著价值。 《知乎情感词典》的基础资源包括情感词汇集及知网(HowNet)语义网络等词库与语料库,支持中文文本处理的准确度和普适性。这款工具结合了情感分析、词频统计、流量追踪以及聚类归类功能于一体,在社交媒体研究、市场调研等领域均能发挥重要作用,并为理解和应用网络信息提供了强大技术支持。