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2018 YunYiCup Emotion Classification: 2018年云移杯-景区情感词分类(评分1-5)

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简介:
2018 YunYiCup Emotion Classification 是一项针对旅游景区评论的情感分析竞赛,参赛者需根据1至5的评分标准对评论中的情感色彩进行准确分类。 2018年云移杯---景区情感词分类(评分1-5)数据集 题目描述:本赛题通过获取网友反馈的评论文本与评论分值作为训练数据,期望通过机器学习得出评论文本与评论分值之间的关系。比赛要求必须使用提供的数据作为训练集,不得额外扩展训练集。允许使用第三方提供的数据字典文件,但字典内容不能与比赛文本一致。 题目数据分析:题目数据属于基本的中文文本,并包含部分英文字符;初赛和复赛的数据量约为三万条,且大部分为旅游评论(一部分数据来源于驴妈妈、携程等第三方平台爬虫获取)。 基本方案:由于题目的标签范围是1-5分,并且评分之间存在潜在等级关联。考虑到比赛的评价标准采用的是均方误差(mse),因此采用了回归方法而非分类方法进行预测。(我认为这种方法可能优化了mse指标,但可能导致其他评估指标的效果变差)。

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客服
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  • 2018 YunYiCup Emotion Classification: 2018-1-5
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    2018 YunYiCup Emotion Classification 是一项针对旅游景区评论的情感分析竞赛,参赛者需根据1至5的评分标准对评论中的情感色彩进行准确分类。 2018年云移杯---景区情感词分类(评分1-5)数据集 题目描述:本赛题通过获取网友反馈的评论文本与评论分值作为训练数据,期望通过机器学习得出评论文本与评论分值之间的关系。比赛要求必须使用提供的数据作为训练集,不得额外扩展训练集。允许使用第三方提供的数据字典文件,但字典内容不能与比赛文本一致。 题目数据分析:题目数据属于基本的中文文本,并包含部分英文字符;初赛和复赛的数据量约为三万条,且大部分为旅游评论(一部分数据来源于驴妈妈、携程等第三方平台爬虫获取)。 基本方案:由于题目的标签范围是1-5分,并且评分之间存在潜在等级关联。考虑到比赛的评价标准采用的是均方误差(mse),因此采用了回归方法而非分类方法进行预测。(我认为这种方法可能优化了mse指标,但可能导致其他评估指标的效果变差)。
  • 搜狗库(2018版)
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    《搜狗分类词库(2018年版)》是一款由搜狗公司精心打造的输入法辅助工具,包含丰富的词汇和热门分类,帮助用户提高打字效率与准确性。 《搜狗分类词库(2018)》收录了2018年最新词汇的文本资源,专为分词应用设计。该资源由上传者通过程序抓取搜狗公司的数据,并转换成易于处理的TXT格式,旨在提供一个方便的语言处理工具,尤其适合自然语言处理(NLP)领域的从业者和研究者。 分词是中文处理中的关键步骤,它是将连续的汉字序列切分成有意义的词语单元。这对于信息检索、文本挖掘、机器翻译等任务至关重要。搜狗词库因其全面性和实时性,在分词领域具有较高的权威性。这份2018年的词库包含了两年来语言发展的新词汇和热点话题,能够帮助用户准确地理解和解析现代汉语文本。 搜狗词库的分类特性使得它在处理不同类型的文本时更具针对性。可能的分类包括但不限于新闻、科技、娱乐、体育、教育、医疗等,这些分类涵盖了日常生活的各个方面,有助于提高分词的准确性和效率。对于每个分类,词库都包含了大量相关的词汇和短语,使处理特定领域文本时能更好地捕捉专业术语和流行用语。 2018年的搜狗词库反映了当时的社会热点和文化趋势。例如,可能会包含与科技发展(如人工智能、区块链)、社会事件(如世界杯、奥运会)以及网络热词(如锦鲤、佛系青年)等相关词汇。这样的词库对于研究语言变迁和社会现象具有很高的价值。 在实际使用中,用户可以将这个TXT文件导入到各种自然语言处理工具或自建的分词系统中。开发者可利用该词库进行分词模型训练,提高模型覆盖率和准确度;研究人员则可以通过分析特定时期的语言使用情况来洞察社会文化的变迁。 《搜狗分类词库(2018)》是中文分词领域的重要资源,它提供了丰富的词汇信息,有助于提升各类自然语言处理任务的性能。无论是学术研究还是实际应用,用户都能从中受益,并更有效地处理和理解2018年及之前的中文文本,进一步推动语言技术的发展。
  • 2018泰迪数据挖掘C题(酒店和析)
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    2018年泰迪杯数据挖掘竞赛C题聚焦于酒店与景区评论的数据分析,旨在通过挖掘评论中的有用信息来帮助企业优化服务质量。参赛者需运用统计学及机器学习方法处理大量文本数据,识别客户满意度的关键因素,并提出改进建议。 当时获得了省奖。这里对代码进行了整理。问题三的过程比较简单,因此没有展示出来。新增了LSI 和VSM模型。
  • 2018泰迪数据挖掘C题(酒店与析)-完整版
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    2018泰迪杯数据挖掘C题聚焦于酒店与景区评论的数据分析,旨在通过深入探究消费者反馈来优化服务质量及用户体验。该研究涵盖全面的数据处理流程和详实的分析报告,致力于挖掘评论中的关键信息并提供实用建议。 2018年泰迪杯数据挖掘竞赛C题(酒店、景区评论分析)包含了所有问题的代码以及数据集,并且获得了省级奖项。
  • 经过处理的文本数据集及细粒度用户析数据集(AI Challenger 2018)、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。
  • LUCC体系(2018).pdf
    优质
    本PDF文档介绍LUCC(土地利用与覆盖变化)分类体系在2018年的更新情况,详细阐述了各类别定义及其应用价值。 这段文字包含一个百度网盘的链接及提取码:https://pan.baidu.com/s/1e0Pk0yqzrkCv81SgapF6YQ 和 提取码:fykz。 重写后如下: 该内容涉及通过百度网盘分享的信息,但为了符合要求去除了具体的链接地址和提取码。
  • 2018SCI期刊Q1-Q4
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    该文介绍了2018年度被引用情况及研究影响力位居前列的SCI期刊,并将其划分为Q1、Q2、Q3和Q4四个等级,为科研人员提供选刊指南。 中科院JCR期刊分区数据(2018年发布)可以用来查看各种期刊的信息。
  • 析:基于Yelp论的
    优质
    本研究利用机器学习技术对Yelp平台上的用户评论进行情感分析与分类,旨在为企业提供改进服务的方向和建议。 情感分类项目概述: 1. **探索其他数字特征**:除了文本数据外,利用Yelp提供的“有用”属性进行加权样本实验,并使用“均值”处理缺失值。 2. **伯特转移学习**: - 建立和调整BERT模型。 - 可视化数据分析结果。 3. **改变表达句子向量的方式**:建立并优化LSTM模型。 4. 模型构建与调优: - LinearSVC - BernoulliNB - MLPClassifier - LogisticRegression - DecisionTree 5. 使用Word2Vec(W2V)创建情感分类训练word representation模型,并利用TSNE和PCA技术来探索单词表示。 6. **使用tf-idf进行文本处理**: - 建立并调整LinearSVC模型。
  • AI Challenger 2018细粒度用户数据析集
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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。