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微博 中文 情感分析 训练模型 数据集 评分:

微博 中文 情感分析 训练模型 数据集
2017-04-07 上传 大小：27.00MB
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COAE2014微博文本倾向性分析评测数据集

COAE2014微博文本倾向性分析评测数据集

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毕业设计-基于python的微博情感分析与文本分类系统实现

毕业设计-基于python的微博情感分析与文本分类系统实现

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自然语言处理数据集-36 万多条-带情感标注 新浪微博-包含 4 种情感，其中喜悦约 20 万条，愤怒、厌恶、低落各约 5 万条

36 万多条-带情感标注 新浪微博-包含 4 种情感，其中喜悦约 20 万条，愤怒、厌恶、低落各约 5 万条 想看数据建议 用notepad++ 打开

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NLPCC2014 微博情感分析样例数据

NLPCC2014 微博情感分析样例数据。数据集以xml格式储存，包含情感类别，keypression。sentiment classification

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新浪微博，情感分析标记语料共12万条

本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据

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NLP：微博文本情感分析数据-数据集.zip

微博文本情感分析数据 数据包含四种情感类型的文本文件及中文停词文本

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微博情感分析代码（含数据集）weibo emotional analyse.zip

微博情感分析代码（含数据集）weibo emotional analyse.zip

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NLP：微博用户评论情感分析（数据规模20w）.zip

微博用户评论情感分析python代码，完整的可运行的，（数据规模20w）微博用户评论情感分析python代码，完整的可运行的

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机器学习-微博文本情感分析代码及数据

微博文本情感分析代码及数据

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微博情感分析数据集

微博情感200万条数据集，情感分析研究人员的很好的实验数据

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微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向

微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向

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微博评论文本情感分析（SVM和DNN方法）

中文、微博、情感分析、SVM模型实现、DNN模型实现。微博评论数据集7962条，其中包含积极和消极情感倾向。主要做法如下： 实现语言：python、tensorflow==1.12、keras==2.2.4 一是基于传统文本特征表示的稀疏性，结合当前成熟技术，设计并实现了基于Word2vec的词向量训练方法，该方法可以将词表示为具有语义关系的特征向量形式，方便模型的使用。 二是采用自然语言处理常用技术完成对文本的预处理操作，既是完成了数据的预处理过程。 三是研究并实现了SVM和DNN两个最具代表性的模型在中文情感分析领的应用，完成了大数据的数据挖掘过程。并在已有的数据集上进行了实验，由具体实验结果我们发现SVM神经网络模型取得了78.03%的F值，较DNN(88%)方法低了9%，但是其训练速度较快。

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微博情感分析评测数据,微博评论情感分析,Python

微博情感分析语料集，适用于做NLP情感分析

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人工智能微博领域情感分析模型案例代码及数据

本项目基于 weibo_senti_100k.csv 数据集，分别使用朴素贝叶斯、逻辑回归、LSTM、CNN、BERT等模型进行了实验，其中涉及的词向量表示方式包括one-hot、Bag of Words、TF-IDF、Word2Vec、Glove等。对于Word2Vec和Glove词向量的构建过程，本项目也提供了相关代码。项目中模型的训练运行脚本为train.sh，如bert_train.sh，模型的测试运行脚本为test.sh，如bert_test.sh。此外，本项目也会给出如何将训练好的BERT模型以服务的形式进行部署，以满足商业应用中的实时性需求。针对具体模型的使用，请读者查看*_README.md文件。希望通过本项目的学习，读者能够对情感分析中常用的模型技术有进一步的理解。

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NLPCC2014任务1和任务2微博情感分析语料

任务1有14000条标注训练数据非常适合做微博短文本的情感分析。

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新浪微博，情感分析标记语料共12万条_新浪微博

本资源为自己人工标记的微博语料，分为消极pos.txt，积极neg.txt 各60000条，适用于机器学习情感分析，训练数据原数据

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微博用户评论情感分析python代码（数据规模20w）

完整可运行的python代码。 数据过滤，清洗，分割，特征选择，训练词向量模型，测试等等， 每行都有注释，真实的数据集超过20w条，是个不错的nlp入门例子。

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用于微博情感分析的深度学习网络模型.pdf

用于微博情感分析的深度学习网络模型.pdf

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微博文本情感分析数据-数据集

数据包含四种情感类型的文本文件及中文停词文本

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微博评论情感数据集(清洗之后的，有标注，中文,csv格式).zip

评论情感分类训练数据集，已完成清洗标注，分成四类，csv格式文档，二十万条数据清洗而成： 0：喜悦 1：愤怒 2：厌恶 3：低落

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