先介紹文字情感分析主要的資料集：
stanford sentiment treebank11855個句子劃分為239231個短語，每個短語有個概率值，越小越負面，越大越正面鏈結
imdb100,000句子，正面負面兩類鏈結 （附lstm和cnn實現imdb資料集**：
yelp無 鏈結
multi-domain sentiment dataset(amazon product) 100,000+句子，正面負面2類或強正面、弱正面、中立、弱負面、強負面5類鏈結
semeval20,632句子，三類（正面、負面、中立）鏈結
sentiment140(sts)1,600,000句子,三類（正面、負面、中立）鏈結
文字情感分析
基於情感詞典的方法 基於情感詞典的文字情感分類規則比較機械化。簡單起見，我們將每個積極情感詞語賦予權重1，將每個消極情感詞語賦予權重 1，並且假設情感值滿足線性疊加原理 然後我們將句子進行分詞，如果句子分詞後的詞語向量包含相應的詞語，就加上向前的權值，其中，否定詞和程度副詞會有特殊的判別規則，否定詞...
snownlp文字情感分析使用
snownlp為python版的文字分析工具，ubuntu安裝snownlp命令為 pip install snownlp。利用snownlp可以進行分詞 詞性標註 文字摘要提取 文字情感分析等，下面貼出snownlp分詞 詞性標註 情感分析 如下 from snownlp import snown...
NLP文字情感分析資料收集
基於tensorflow中文情感分析 後續再調研更新的模型 分析 這幾個 其中三個的資料集都是中文繁體，可以用翻譯軟體翻譯成簡體作為訓練資料。上邊的第三個 比較簡單，易於實現。a.傳統方法 利用積極消極詞典進行打分分類 b.基於機器學習的文字分類方法 基於特徵，利用文字分類模型。在進行文字分類過程中...