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微博情感计算 评分:

提出了微博情感计算的几大研究方向,分析了现在微博情感计算的方法
2013-06-17 上传大小:12.43MB
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nlpcc2013微博情绪分析任务测试集及答案

适用于情感分析的中文微博数据集。数据集以xml格式储存,包含情感类别,正负两大类,细分小类也包含。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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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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COAE2013评测数据集微博情感分析

COAE2013评测数据集微博情感分析,标注好情感极性等的数据

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微博情感分析的深度学习模型

自然语言处理-用于微博情感分析的一种情感语义增强的深度学习模型

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基于情感词典的情感倾向打分

程序为Python代码编写,本人为程序配置了详细的博客解析,详见http://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/46686797

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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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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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NLPCC2012评估任务_面向中文微博情感分析

该语料主要用于中文微博中的情感句识别、情感倾向性分析和情感要素抽取。 情感分析资源大全:http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

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微博情感分析_python代码

用python写的微博情感分析,自然语言处理,情感分类,请放心下载

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基于微博话题评论的情感分析研究与应用

基于微博话题评论的情感分析研究与应用,基于微博话题评论的情感分析研究与应用

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桌面\情感计算的研究进展

桌面\情感计算的研究进展 桌面\情感计算的研究进展桌面\情感计算的研究进展 桌面\情感计算的研究进展桌面\情感计算的研究进展 桌面\情感计算的研究进展 桌面\情感计算的研究进展

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喜悦、愤怒、厌恶、低落微博带标注数据集数据集

28喜悦、愤怒、厌恶、低落微博带标注数据集数据集 数据集 这个是带标注的微博数据集,含有词性标注以及情感标注,数据集来自互联网。1_simplifyweibo、0_simplifyweibo、2_simplifyweibo、3_simplifyweibohttp://unopencity.com/project/data-list?sec_cate=text-classifier&fir_cate=nlp

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NLPCC2014评估任务2_基于深度学习的情感分类

该语料共包含中文和英文两种语言,主要是商品评论,评论篇幅都比较短,可以被应用于篇章级或者句子级的情感分析任务。数据集被分为训练数据、测试数据、带标签的测试数据三个文件,共有正向和负向两种极性。 情感分析资源大全:http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025

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Coae中文微博语料库

中文微博语料库2014.包含COAE2014会议五个任务的评测数据,任务1 :面向新闻的情感关键句抽取与判定 在给定新闻集合(每篇文章已切成句子)中,判别每篇文章的情感关键句 。 任务2:跨语言情感倾向性分析 本任务是对给定多语言篇章级数据集 ,要求参加系统自动分析多语言篇章级数据集每个情感句的情感倾向性,即(褒义、贬义或者中性)。 任务3:微博情感新词发现与判定 本任务是对给定大规模的微博句子集 ,要求参赛系统自动发现新的词语( 不在给定的词典以内),以及每个词语的情感倾向性,即褒义、贬义或者中性。 任务4:微博观点句识别 在给定的微博句子集合中,判别每个句子的情感倾向性。

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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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论文研究-基于转移变量的图文融合微博情感分析.pdf

针对传统的微博情感分析方法忽略了图片影响因素、特殊符号信息以及上下文信息导致情感分析方法准确率不高的问题,提出了一种基于转移变量的图文融合微博情感分析方法。首先构建基于转移变量的无监督情感分析模型USAMTV来分析文本情感分布,通过引入连词情感转移变量和转发符号主题转移变量来处理句子的情感从属和主题从属,获得文本的情感分布;然后引入图片因素为情感浓度来影响文本的情感分布;最后计算微博的整体情感倾向。与JST和ASUM模型相比,本模型测试数据集的准确率更高。实验结果表明,该方法能更准确地预测微博情感倾向。

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情感分析数据集

数据集包括书评、影评、商品评价、excel格式的数据格式

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微博情感分析论文7篇

本论文合集主要包含7篇毕业论文,做微博情感分析的可以看,仅供学习,勿做其他用途,论文来源万方,版权归原文作者,侵删!

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BosonNLP数据下载的情感词典

词典来源于BosonNLP数据下载的情感词典,来源于社交媒体文本,所以词典适用于处理社交媒体的情感分析。词典把所有常用词都打上了唯一分数。

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