Advertisement

台湾国立大学简体中文情感词典

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
《台湾国立大学简体中文情感词典》是由台湾国立大学研发的一款以简体中文为适用范围的情感分析工具。该词典收录了大量与情绪相关的词汇，并对它们进行了积极、消极和中立的分类，便于进行文本情绪倾向性研究及自然语言处理相关工作。 台湾国立大学的ANTUSD简体中文情感词典是原NTUSD简体中文情感词典的扩充版。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 台湾国立大学简体中文情感词典
    优质
    《台湾国立大学简体中文情感词典》是由台湾国立大学研发的一款以简体中文为适用范围的情感分析工具。该词典收录了大量与情绪相关的词汇，并对它们进行了积极、消极和中立的分类，便于进行文本情绪倾向性研究及自然语言处理相关工作。 台湾国立大学的ANTUSD简体中文情感词典是原NTUSD简体中文情感词典的扩充版。
     
  • 台湾大学NTUSD简体中文情感极性词典.zip
    优质
    该资源为台湾大学自然语言处理研究小组发布的简体中文情感分析词典，包含积极与消极词汇，适用于文本挖掘和情感倾向分析。 台湾大学NTUSD - 简体中文情感极性词典是一款由台湾大学开发的情感分析工具，用于对简体中文文本进行情感倾向的判断与分析。
     
  • 台湾大学中文情感词汇词典
    优质
    《台湾大学中文情感词汇词典》是由台湾大学研究团队开发的情感分析工具，包含正面、负面及中立等分类，广泛应用于自然语言处理与文本挖掘领域。 该词典为简体的情感极性词典，包含2812个正向情感词汇和8278个负向情感词汇，适用于二元情感分类任务。
     
  • 台湾大学NTUSD简化字中文情感词典
    优质
    台湾大学NTUSD简化字中文情感词典是由台湾大学开发的一款针对简体中文的情感分析工具，包含了正面、负面及中立词汇，广泛应用于文本挖掘与自然语言处理领域。 中文情感极性词典数据是基于文本情感二元划分方法的一个词语数据库。它包含11086个词语，其中2810个为积极属性词语，8276个为消极属性词语。
     
  • 台湾大学NTUSD简化字中文情感词典
    优质
    台湾大学NTUSD简化字中文情感词典是由台湾大学开发的一款针对简体中文的情感分析工具。该词典通过标注词汇的情感倾向（正面、负面或中立），为自然语言处理任务提供支持，如情绪检测和文本分类等。 2017年11月整理的这份资料曾在我的博士论文中使用过，能够实现情感词典构建及情感倾向性分类的功能。
     
  • 台湾大学NTUSD简化字中文情感词典.zip
    优质
    这是一份由台湾大学开发并优化的情感词汇表资源包，内含简体中文情感词典，旨在为自然语言处理及文本分析提供基础支持。 用R进行文本情感分析时，我找了很多情感字典资源。现在分享出来，欢迎大家下载使用。
     
  • 台湾大学NTUSD情感词典
    优质
    台湾大学NTUSD情感词典是由台湾大学所开发的一款中文文本情感分析工具，包含了正向与负向词汇，适用于学术研究和应用项目中对中文文本的情感倾向进行量化分析。 台湾大学NTUSD提供了一个简体中文情感极性词典数据，其中包括8325个负面词汇和2846个正面词汇。
     
  • 台湾大学NTUSD简体中文情感词典、知网Hownet情感词典、清华大学李军中文褒贬义词典及BosonNLP微博情感词典与停用词集合
    优质
    本资源集成了台湾大学NTUSD等四个重要中文情感分析词典，并附带了一个综合的停用词列表，适用于进行细致的情感倾向性和文本内容分析。 我找了一上午的情感词典，在上发现这些开源的词典都需要高额积分才能下载，这大大影响了学习进度。因此，我把搜集到的所有情感词典免费分享出来，主要包括台湾大学NTUSD简体中文情感词典、知网Hownet情感词典、清华大学李军中文褒贬义词典和BosonNLP等，并包含一些较为冷门的情感词典以及停用词表。有需要的可以下载使用。
     
  • NLP：台大大纲简体中文情感词典.zip
    优质
    本资源为台湾大学提供的NLP大纲简体中文情感词典压缩包，包含正面、负面及中立词汇列表，适用于文本情感分析研究与应用。 NLP自然语言处理中的情感分析与舆情监测需要用到台大简体中文情感词典。
     
  • 台湾大学中文情感词汇表（NTUSD）
    优质
    《台湾大学中文情感词汇表》是由台湾大学研发的一款针对中文文本进行情感分析的重要工具，广泛应用于自然语言处理领域。 台湾大学中文情感极性词典（NTUSD）是一个用于文本分析的资源工具。它提供了大量的词汇及其在不同上下文中的正负情感倾向值，帮助研究人员对中文文本的情感进行量化分析。该词典广泛应用于自然语言处理领域，特别是在情绪检测、意见挖掘和舆情监控等方面发挥重要作用。