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手动分类：针对SLTM微博评论的二分类数据集

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简介：
本数据集为针对SLTM（虚假信息）微博评论的手动分类结果，包含两类标签，旨在帮助研究者识别和分析社交媒体上的虚假信息。 这段文字描述了一个免费分享的数据集，其中包含评论句子及其对应的标签（积极或消极）。

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  • 手动分类：针对SLTM微博评论的二分类数据集
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    本数据集为针对SLTM（虚假信息）微博评论的手动分类结果，包含两类标签，旨在帮助研究者识别和分析社交媒体上的虚假信息。 这段文字描述了一个免费分享的数据集，其中包含评论句子及其对应的标签（积极或消极）。
     
  • 针对sklearn分类的二手城市房源数据集
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    本数据集基于sklearn库中的分类算法设计，聚焦于分析和预测二手城市房源信息，为房地产市场研究提供有价值的参考。 ### 用于sklearn分类的城市二手房数据集 #### 知识点概述： 1. **sklearn库概述** sklearn是Python中最流行的机器学习库之一，它提供了一系列简单有效的工具用于数据挖掘和数据分析。包括各种分类、回归、聚类算法以及其他用于数据预处理的工具。该库广泛应用于学术研究、工业界和各类数据科学竞赛中。 2. **数据集介绍** 本例中的城市二手房数据集是专为sklearn分类任务设计的数据示例，通常这类数据包含有关房屋的各种特征信息（如面积、房龄等），以及一个目标变量用于表示分类的目标（例如价格区间）。 3. **数据格式解析** 提供的文件中包括三列数值型属性，并且隐含了一个未显示的目标标签。每一行代表一条二手房记录，这些数字可能对应房屋大小、卧室数量和建造年份等特征值。 4. **数据预处理** 数据预处理是机器学习流程中的重要步骤之一，它涉及缺失值填补、标准化或归一化操作、特征选择及转换等工作。对于分类任务而言，常见的预处理还包括将非数值型标签转化为独热编码形式（One-Hot Encoding）。 5. **分类算法应用** 分类属于机器学习的重要组成部分，其目标是通过训练数据集来建立一个函数模型以实现对未知输入的正确归类。sklearn库提供了多种分类方法如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。在实际操作中需要利用交叉验证等方式选择最优参数。 6. **模型评估** 分类器性能评价常用到准确率、精确度、召回率及F1分数等多种指标，sklearn库内置了评分函数和混淆矩阵工具帮助用户直观理解模型表现情况。 7. **使用sklearn进行模型训练与测试** 使用sklearn构建分类模型的基本步骤包括加载数据集、预处理数据、选择合适的算法并对其进行调整优化。为了评估模型的预测能力，通常会将原始数据分割成独立的训练和验证部分，并在后者上检验模型性能。 8. **实际应用案例分析** 在真实场景下，上述二手房数据可以应用于房屋价格区间的预估或判定是否为“学区房”。通过建立分类模型，房地产分析师或者中介能够快速提供房价参考建议给客户；同时也能帮助买家迅速筛选出符合预算和需求的房源信息。
     
  • 中文微博情感分析二分类数据集
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    本数据集为中文微博文本构建，旨在进行情感分析研究。包含正面与负面两类标签，用于训练机器学习模型识别微博发布者情绪倾向。 中文微博情感数据库（2分类数据集）包含带情感标注的10500条微博语料：训练集为10000条（train.txt），测试集为500条（test.txt）。每行代表一条独立的微博记录，格式如下： - 第一个字段是该微博对应的唯一标识符mid。可以通过https://m.weibo.cn/status/ + mid 访问到这条微博的具体网页。（请注意部分微博可能已被博主删除） - 第二个字段为情感标签：0表示负面情绪；1表示正面情绪。 - 其余内容则构成实际的微博文本，其中的表情符号被统一转义成[xx]格式（例如：“doge”表情标记为[doge]，“允悲”表情标记为[允悲]）。此外，话题、地理定位信息及视频链接等均以{%xxxx%}形式表示。这些特殊字符可以通过正则表达式方便地进行清洗处理。
     
  • SMP2020微博情感分类技术评估数据集
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    SMP2020微博情感分类技术评估数据集是由中国中文信息学会社会媒体处理专业委员会发布的，用于评测针对新浪微博文本的情感分析和分类的技术水平。该数据集包括大量标注了正面、负面、中性情绪的微博样本，为研究人员提供了一个有价值的资源来开发和完善他们的情感分析模型。 SMP2020微博情绪分类技术评测数据集使用了由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供的标注数据集，该原始数据来源于新浪微博，并由微热点大数据研究院提供支持。整个数据集分为两个部分： 第一部分是通用微博数据集，其中的微博内容随机选取自各类话题，覆盖面较广。 第二部分则是疫情相关的微博数据集，在疫情期间通过特定关键字筛选获得与新冠疫情相关的内容。 因此，本次评测的数据包含两类训练资料：一是涵盖广泛主题的普通微博训练数据；二是反映新冠疫情影响的相关信息。相应的测试集也分为通用和疫情两组。参赛者可以使用这两类训练数据来优化他们的模型。 每条微博被标记为以下六种情绪类别之一：无情绪、积极、愤怒、悲伤、恐惧或惊奇。 具体而言，普通微博的数据集中包括27,768条训练样本以及2,000条验证集和5,000条测试数据。疫情相关微博的训练数据则包含8,606条记录，并且同样拥有各自的验证（2,000）与测试集（3,000）。
     
  • 针对KNN分类的CIFAR-10数据集
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    本研究探讨了K近邻(KNN)算法在CIFAR-10图像数据集上的应用效果，分析其分类性能和参数优化策略。 CIFAR-10数据集用于机器学习和深度学习中的图像多分类训练。
     
  • SMP2020微博情感分类数据集
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    SMP2020微博情感分类数据集是一个专为中文社交媒体平台设计的情感分析资源库，包含大量微博文本及对应的情绪标签，旨在促进自然语言处理社区内对微博文的情感理解和自动分类的研究。 SMP2020微博情绪分类数据集
     
  • 微博评论的文本分类（含完整数据及代码）
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    本项目致力于对微博评论进行情感分析和主题分类，提供完整的数据集与Python实现代码，便于研究者学习参考。 环境：Python 3.6.12, PyTorch 1.6.0, tqdm, scikit-learn, TensorboardX 数据集：ChineseNlpCorpus中的weibo_senti_100k，包含119988条带情感标注的新浪微博评论数据。其中正向评论59993条，负向评论59995条。 类别：negative、positive 效果模型及准确率： - BiLSTM_Att 97.92% - TextRCNN (BiLSTM + Attention) 97.87% - FastText (BiLSTM + 池化) 97.65% 所有模型文件都在models目录下，超参定义和模型定义在同一文件中。
     
  • NLPcc2013-2014微博情感分类数据集.zip
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    该数据集包含2013至2014年间新浪微博的情感标注信息，适用于自然语言处理中的文本情感分析研究与应用。 有Nlpcc2013和Nlpcc2014两年的微博细粒度情感分类资料，包含xml原始数据集和处理后的tsv数据集（带有surprise、sadness、like、anger、happiness、disgust等标注）。
     
  • 微博评论的数据集合
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    微博评论的数据集合是一份收集自中国社交媒体平台微博上的用户评论数据集，涵盖广泛话题，为情感分析、自然语言处理等研究提供资源。 提供两个微博评论数据集，一个用于训练，另一个用于测试。
     
  • 商品评论数据集（十二类）.csv
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    该数据集包含各类商品的用户评论，涵盖十二个不同的分类。每个条目记录了用户的评价内容、评分以及评论时间等信息，便于进行情感分析和产品反馈研究。 该数据集由多个数据源整理而成，包含6.8万条商品的好评与差评记录，适用于训练模型使用。分类包括零食、书籍、计算机、手机数码产品、热水器、酒店服务、手机配件、洗发水、牛奶制品、衣服、平板电脑以及水果等类别。