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台湾大学中文情感极性词典（NTUSD）
台湾大学中文情感极性词典（NTUSD）
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情感分析
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台湾大学中文情感极性词典（NTUSD）
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台湾大学NTUSD简体中文情感词典_词语_ntusd下载_ntusd-negative_中文文本情感_positivewords
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5星 · 资源好评率100%
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中文词语数据库。它将11086个词语分为2810个积极属性词语和8276个消极属性词语。
台湾大学中文情感极性词典
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该词典为简体的情感极性词典，共包含2812个正向情感词和8278个负向情感词，可以用于二元情感分类任务当中。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
NTUSD台湾大学情感词典
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4星 · 用户满意度95%
数据标题：台湾大学NTUSD - 简体中文情感极性词典 数据网址：http://www.datatang.com/datares/go.aspx?dataid=601972 negative:8325 positive:2846
中文 情感极性词典
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有 11086个词语，分为2810个积极属性词语 和 8276个消极属性词语
台湾大学情感词典
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台湾大学情感词典，其中消极词8276条，积极词2810条。
情感极性词典包含中文正负情绪词和否定词、程度副词。
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情感极性词典，包含中文正负情绪词和否定词、程度副词。
情感词典情感极性词典
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情感词典的正面情绪词、负面情绪词、否定词和程度副词
一种基于极性词典的情感分析方法_张成功1
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摘要:极性词典是文本情感分析和倾向性分析的基础。本文构建了一个全面、高效的极性词典，包括基础词典、领域词典、网络词词典以及修饰词词典，深入研究了修饰词对极性词的
情感词极值表，台湾大学NTUSD简体中文情感词典，清华大学李军中文褒贬义词典
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包含褒贬及其近义词，汉语情感词极值表，知网Hownet情感词典，台湾大学NTUSD简体中文情感词典，清华大学李军中文褒贬义词典
台湾国立大学中文（简体）情感词典
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台湾国立大学ANTUSD简体中文情感词典，是原NTUSD简体中文情感词典的扩充版。
中文情感极性词典 NTUSD
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情感词典 褒义词 贬义词 NTUSD 语义分析
台湾大学NTUSD情感词典
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台湾大学中文情感极性词典（NTUSD），可以用于二元情感分类任务当中，用于处理文本挖掘等方向
台湾大学NTUSD - 简体中文情感极性词典.zip
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台湾大学NTUSD - 简体中文情感极性词典、台湾大学NTUSD - 简体中文情感极性词典
台湾大学NTUSD简体中文情感词典
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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中文词语数据库。它将11086个词语分为2810个积极属性词语和8276个消极属性词语。
中文情感词典
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自然语言处理使用的情感词典，包括知网词典、台湾大学NTUSD、清华大学李军、Bosen情感词典、否定词词典等
台湾大学NTUSD.zip
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台湾大学的情感词典，有正负面情感词，可以用于二元情感分类任务当中，该词典为简体的情感极性词典，共包含2812个正向情感词和8278个负向情感词。
台湾大学NTUSD，知网情感分析用词语集，褒贬义词典（清华大学李军））
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台湾大学NTUSD，知网情感分析用词语集，褒贬义词典（清华大学李军）
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+BosonNLP微博情感词典+停用词
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找了一上午的情感词典，这些开源的词典在CSDN上全部需要高额的积分才能下载，十分耽误学习的时间。 因此将我搜集到的情感词典全部免费分享出来，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+BosonNLP+停用词，还有一些比较冷门的情感词典，需要的可以下载。
最全中文情感词库
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目前最全的中文情感词典，包括以下内容： 褒贬词及其近义词 ,汉语情感词极值表, 清华大学李军中文褒贬义词典, 情感词典及其分类, 情感词汇本体, 台湾大学NTUSD简体中文情感词典, 知网Hownet情感词典。
情感词典分享
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今天找词库找得很苦，非得要积分很麻烦，明明都是开源的。这里我下载了知网的开源情感词典和大连理工的开源情感词典，分享在这里，后面是提取地址，请大家走链接: https://pan.baidu.com/s/1GBn9TY1Fuggq-2SQJP5QVg 提取码: 8zyt
NTUSD情感字典+清华情感字典+知网情感字典+其他网络最全
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整理过的情感词汇合集 台湾大学NTUSD 知网情感字典 清华褒贬词汇 汉语情感字典
BeerAdvocate--Preprocess
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该语料为啤酒评论数据，共150W条评论，可用于细粒度的情感分析任务当中，即aspect extraction任务当中。 由于资源大小的限制，本资源分为原始数据和处理后的数据，该文件为处理后数据。在处理后数据当中，包含相应的词嵌入模型。 情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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使用信息增益对高维文本做特征降维的基础上，将优化的语义理解和机器学习相结合，设计了一种新的混合语义理解的机器学习中文情感分类算法框架。
台湾大学NTUSD简体中文情感词典.zip
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三个情感词典包括知网Hownet、台湾大学NTUSD、清华大学李军中文褒贬义词典，也还有其他词典和其他分类。
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