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微博语料库（WeiboNER.zip）

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简介：
This resource, WeiboNER.zip, contains a comprehensive collection of data derived from Weibo posts. It represents a valuable dataset for Natural Language Processing (NLP) research and development, specifically focused on Named Entity Recognition (NER). The archive facilitates the study of user behavior and content trends on the popular Chinese microblogging platform. It’s designed to be a readily accessible and organized source for researchers and developers working with Weibo text data.

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  • 微博数据集WeiboNER.zip
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    该数据集为中文微博文本标注的数据集，专注于识别微博内容中的命名实体，包括人名、地名和组织机构名等信息。 微博语料库WeiboNER.zip包含了大量经过标注的微博数据，适用于自然语言处理任务中的命名实体识别研究。文件内包含详细的分类与标签，有助于研究人员深入分析中文社交媒体文本的特点。
     
  • 500万微博数据的CSV格式语料库
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    本项目提供一个包含500万条微博记录的数据集，以CSV文件形式存储，旨在为自然语言处理和社交媒体分析研究者们提供丰富的中文文本资源。 字段包括：weiboId, attitudes_count, bmiddle_pic, comments_count, created_at, favorited, geo, id, idstr, in_reply_to_screen_name, in_reply_to_status_id, in_reply_to_user_id, mid, mlevel, text, source等。
     
  • 200万条微博情感语料
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    本数据集包含超过200万条来自新浪微博的情感标注文本，旨在为研究者提供大规模、高质量的中文社交媒体情感分析资源。 《微博情感语料200W条》是一个用于情感分析的研究资源库，包含大量经过预处理和分类的微博文本数据，总计200万条记录。这些资料为研究者提供了直接可用的数据集，无需自行收集数据便能进行相关的情感分类研究。 在社交媒体平台如微博上，用户频繁表达个人情绪和观点，这使得此类数据对情感分析具有重要价值。通过数据分析可以了解公众情绪、热点话题反应以及社会舆论趋势等信息。该资源库包括三个关键文件： 1. `619757.rar`：实际的语料库文件，可能是一个压缩包，包含200万条微博文本数据； 2. 说明文档（例如README-datatang.txt）提供了关于数据集的数据来源、收集方法及使用限制等详细信息； 3. 包含每条微博原始URL的url.txt文件。 在进行情感分析时通常会涉及以下步骤： 1. 数据预处理：清洗文本，去除无关字符和标点符号，并转换为全小写。分词并移除停用词。 2. 构建词汇表：统计词频以选择高频词语作为特征词； 3. 特征提取：将文本转化为数值向量，常用方法包括Bag-of-Words、TF-IDF及Word2Vec或GloVe等嵌入技术； 4. 训练模型：可选用SVM、朴素贝叶斯等传统机器学习算法或是LSTM和BERT这样的深度学习框架进行训练。情感分析通常设定为二分类（正面/负面）或者三分类任务（包括中性情绪类别）； 5. 模型评估：利用交叉验证及准确率、召回率以及F1分数来衡量模型性能； 6. 结果分析与可视化，揭示不同特征与情感分类之间的关系，并深入探讨特定话题的表现。 该微博情感语料库为研究者提供了宝贵的资源，有助于推动情感分析技术的发展和社交媒体信息的理解应用。无论是学术界还是商业领域都能从中获益。
     
  • 新浪微博情感分析标注语料含12万条数据_新浪微博
    优质
    本数据集包含来自新浪微博的12万条评论和评论片段，旨在提供一个全面的情感分析资源。每个样本都经过细致的手工标注，以反映用户在微博平台上的真实情绪表达。这一资源对于研究社交媒体情感分析具有重要价值。 本资源包含人工标记的微博语料，分为积极和消极两类文本，每类各60000条记录，适用于机器学习中的情感分析训练。
     
  • 微信公众号语料库（weixin_public_corpus）
    优质
    微信公众号语料库(weixin_public_corpus)汇集了海量的微信公众号文章数据，为研究者和开发者提供一个丰富的中文文本资源平台。 微信公众号语料库：这段文字介绍了一个名为“微信公众号语料库”的资源集合。
     
  • 微信机器人语料库与知识库
    优质
    本项目旨在构建和维护一个针对微信机器人的语料库及知识库，涵盖丰富多样的对话场景和专业知识点，助力提升聊天机器人的智能水平和交互体验。 微信或QQ聊天机器人的语料库和知识库与图灵机器人所使用的知识库或语料库有所不同。
     
  • 带标注的微博语料库在NLP短文本情感分析中的应用
    优质
    本研究利用带有标注的微博语料库，在自然语言处理领域探索短文本的情感分析方法，旨在提高社交媒体情绪检测的准确性。 nlp短文本情感分析使用了带标记的微博语料库。
     
  • 英语语料库中的LOB语料库
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    LOB（London-Oslo/Bergen）语料库是英语语言研究的重要资源，汇集了20世纪70年代英国和挪威/ Bergen出版物的语言样本。 LOB语料库创建于20世纪70年代初，由英国兰卡斯特大学、挪威奥斯陆大学以及卑尔根大学的研究人员共同编纂而成。该语料库包含一百万词次的当代英国英语文本，并与美国英语进行对比研究，使用了TAGIT系统来统计建立换算几率矩阵以提高标注正确率。 LOB语料库中的文本来自1961年出版的作品，涵盖了十五种不同的文类。每篇文档约2000字（超过2000字的文档会在第一个句子边界处截断）。每个类别中包含的文档数量有所不同。关于这些文本的具体信息可以在LOB手册中找到。 该语料库是美国英语布朗语料库在英国英语方面的对应版本，两者都包含了同一年出版的文章，以便于对比分析两种语言变体之间的差异。
     
  • 布朗语料库与LOB语料库
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    本简介探讨布朗语料库和LOB语料库，二者均为英语语言研究中的重要资源。尽管同为文本集合，但它们在构建目的、内容及应用范围上有所不同。 Brown语料库是世界上首个计算机可读的语料库，它收录了1961年美国英语出版物中的文本，共包含500篇文档，每篇文章约2000个单词，总共有大约100万单词。LOB语料库则是模仿Brown语料库的比例构建而成的一个英国英语语料库，其数据同样来源于1961年的英国英文出版物上的文本内容，也包括了500篇文档和总计约一百万个词的规模。值得注意的是，Brown语料库中的词汇带有词性标记信息；而LOB语料库则没有提供这样的标注信息。