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推特评论及情感数据集
推特评论及情感数据集
机器学习
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本资源是机器学习分析评论情感朝向的数据集,为真实的twitter评论
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Twitter Reviews for Emotion Analysis 情感分析推特评论-数据集
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此数据集由几千个 Twitter 用户评论(输入文本)和情感(输出标签)组成,用于学习如何培训文本以进行情绪分析。 此数据集是通过实施关键字使用 Twitter API 创建的。 这里的想法是一个数据集不仅仅是一个玩具 - 合理的规模的真实业务数据 - 但可以在几分钟内在一个适度的笔记本电脑上训练。 file/opensearch/documents/92964/data.csv
Twitter情绪分析
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Twitter情绪分析 #目标:设计模型以提取,识别和表征推文的情感 #情感分析为了从Twitter API中提取实时数据,我们使用了Tweepy(用于访问Twitter API的Python库) 我们想在恒定数据上训练模型。 随着流数据的不断变化,我们已经使用流数据进行了预测,该数据已导出到csv中。该数据集具有两个不同的极性,即负和正。我们将在标签列中预测结果。 -140数据集。 #关于数
9000条twitter推特数据集-2019年-情感分析
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twitter文本的pyhton情感分析(所有源码和数据集),有对表情的简单处理
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带积极消极标签,内容未进行清洗,主要用于机器学习情感分析
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谭松波中文评论情感分析,1为正向情感,0为负向情感,
twitter_media_downloader:从Twitter下载照片和视频
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twitter-media-downloader 从推特下载照片和视频。 用python3.7测试过:) 如果您有任何疑问,要求或想法,请给我发送邮件或提出问题。 用法 main分支不支持Windows,因为curses不包含在Windows python库中。 如果您使用的是Windows,请转到记录器分支。 该分支使用日志记录而不是curses输出,并且可能更稳定。 我不会修复主分支,因为此
Twitter手机端安装包--Android
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Android手机Twitter客户端,很多时候下载特别慢,希望对你有帮助。
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xls格式,评论情感分析的数据集,比较小的数据集,很适合用来验证模型,进行实验。
基于GRU的推特评论文本情感分类
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基于GRU(RNN)网络的推特评论文本情感分类,Python keras包实现,利用googlecolab实验室运行
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电商产品评论数据情感分析要用到的stoplist.txt. 花钱买的希望大家理解
美的热水器评论数据情感分析
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本文主要针对用户在电商平台上留下的评论数据,对其进行分词、词性标注和去除停用词等文本预处理。基于预处理后的数据进行情感分析,并使用LDA主题模型提取评论关键信息,了解用户的需求、意见、购买原因,以及产品的优缺点,最终提出改善产品的建议。 该压缩文件主要内容有已经完成完整的实验报告(实验过程)和完整的爬虫代码和分析代码。
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标题中的“冠状病毒推特文本分类数据集.zip”表明这是一个与新冠病毒相关的推特文本数据集,用于自然语言处理(NLP)的任务。这个数据集可能是为了帮助研究人员或开发人员分析和理解公众对冠状病毒的反应、情绪、...
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