Advertisement

新浪微博情感分析标注语料包含12万条记录。

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

简介：
该资源包含由人工对标注的微博文本语料，并已分别划分为两组：消极情感的 pos.txt 文件，以及积极情感的 neg.txt 文件，每组共计 60000 条样本。这些数据特别适用于机器学习领域的文本情感分析任务，可作为训练数据集使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 新浪微博情感分析标注数据包含12万条记录
    优质
    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数据含12万条记录
    优质
    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
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 新浪微博情感分析标注语料共计12万条
    优质
    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
    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，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。
     
  • 200万条微博情感语料
    优质
    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。