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新浪微博情感分析标注数据含12万条记录

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简介：
本数据库包含来自新浪微博超过12万条评论的数据集，并对其进行了情感分析的人工标注，为研究者提供了丰富的社交媒体文本与情感分类资源。 本资源包含人工标记的微博语料，分为积极与消极两类文本段落件（各60000条），适用于机器学习中的情感分析训练数据。

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  • 新浪微博情感分析标注数据含12万条记录
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    本数据集包含12万条新浪微博的情感分析标注记录，旨在为研究者提供一个全面了解公众情绪变化及社交媒体影响的研究工具。 本资源包含人工标记的微博语料，分为积极和消极两类，每类各60000条记录。这些数据适用于机器学习中的情感分析训练。
     
  • 新浪微博情感分析标注数据含12万条记录
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    本数据集包含12万条新浪微博的情感标注信息，旨在为情绪计算和社交媒体数据分析提供研究资源。 本资源包含人工标记的微博语料，分为积极与消极两类文件（分别为pos.txt 和 neg.txt），每类各60000条数据，适用于机器学习中的情感分析训练。
     
  • 新浪微博情感分析标注数据含12万条记录
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    本数据库包含来自新浪微博超过12万条评论的数据集，并对其进行了情感分析的人工标注，为研究者提供了丰富的社交媒体文本与情感分类资源。 本资源包含人工标记的微博语料，分为积极与消极两类文本段落件（各60000条），适用于机器学习中的情感分析训练数据。
     
  • 新浪微博情感分析标注数据包含12万条记录
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    本数据集包含12万条新浪微博的情感分析标注记录，旨在为研究者提供高质量、大规模的中文社交媒体情感分析训练资源。 本资源包含人工标记的微博语料数据集，包括60,000条消极内容（文件名为pos.txt）和60,000条积极内容（文件名为neg.txt），适用于机器学习情感分析训练。
     
  • 新浪微博情感分析标注语料含12万条数据_新浪微博
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    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。
     
  • 新浪微博情感分析标注语料共计12万条
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    本数据集包含12万条新浪微博的情感标注信息，旨在为研究者提供一个全面了解微博用户情绪变化和趋势的数据资源。 本资源包含人工标记的微博语料，分为积极情感（pos.txt）和消极情感（neg.txt），每类各60000条数据，适用于机器学习的情感分析训练。
     
  • 新浪微博情感分析标注语料共计12万条
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    本数据集包含来自新浪微博的12万条评论和评论片段，每一条都已经过人工标注以反映其表达的情感倾向（正面、中立或负面），为研究者提供了丰富的资源来开展微博文本的情感分析工作。 本资源包含人工标记的微博语料，分为积极和消极两类，每类各60000条记录，适用于机器学习中的情感分析训练。
     
  • 微博十万条评论的情感分析数据集
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    本数据集包含来自微博平台超过十万个评论样本，通过情感分析技术将其划分为正面、负面和中立三类，为研究社交媒体用户情绪提供了宝贵资源。 数据集nCoV_100k.labled.csv包含10万条用户标注的微博数据，其中包括微博id、发布时间、发布人账号、中文内容、微博图片链接（若无则为空列表）、微博视频链接（若无则为空列表）以及情感倾向等信息。具体格式如下： - 微博id：整型。 - 发布时间：xx月xx日 xx:xx 格式。 - 发布人账号：字符串形式。 - 中文内容：字符串形式。 - 微博文图片链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 微博主视频链接：url超链接，若无则为[]（空列表）。 - 情感倾向：取值包括1、0和-1。
     
  • 新浪微博情感数据200万条（喜悦、厌恶、低落、愤怒）.rar
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    本资源包含200万条新浪微博的情感分析数据，涵盖了喜悦、厌恶、低落和愤怒四种主要情绪类别。适合用于研究社交媒体上的情绪表达与传播。 SINA微博包含200万条情感数据（包括喜悦、厌恶、低落和愤怒）。