中文情感分析酒店评论预料下载

1努力加油1 2019-03-05 06:59:20

为了弥补国内在中文情感挖掘方面的语料的匮乏，谭松波收集整理了一个较大规模的酒店评论语料。语料规模为10000篇。语料从携程网上自动采集，并经过整理而成。为了方便起见，语料被整理成4个子集: 1.ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料，正负类各1000篇。 2.ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 平衡语料，正负类各2000篇。 3.ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 平衡语料，正负类各3000篇。 4.ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 非平衡语料，正类为7000篇。
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为了弥补国内在中文情感挖掘方面的语料的匮乏，谭松波收集整理了一个较大规模的酒店评论语料。语料规模为10000篇。语料从携程网上自动采集，并经过整理而成。为了方便起见，语料被整理成4个子集: 1.ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料，正负类各1000篇。 2.ChnSentiCorp-Htl-ba-4000: 平衡语料，正负类各2000篇。 3.ChnSentiCorp-Htl-ba-6000: 平衡语料，正负类各3000篇。 4.ChnSentiCorp-Htl-unba-10000: 非平衡语料，正类为7000篇。

语料从携程网上自动采集，并经过整理而成。为了方便起见，语料被整理成1个子集: ChnSentiCorp-Htl-ba-2000: 平衡语料，正负类各1000篇。

一、情感分析情感极性分析，即情感分类，对带有主观情感色彩的文本进行分析、归纳。情感极性分析主要有两种分类方法：基于情感知识的方法和基于机器学习的方法基于情感知识的方法通过一些已有的情感词典计算文本的情感极性(正向或负向)，其方法是统计文本中出现的正、负向情感词数目或情感词的情感值来判断文本情感类别基于机器学习的方法利用机器学习算法训练已标注情感类别的训练数据集训练分类模型，再通过分类模型预测文本所...

情感分析 文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）中常见的也是很重要的一环，又称意见挖掘、倾向性分析等。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。它包括情感分类（情感倾向分析）、情感检索、情感抽取等。我们今天只来练一练情感分类。所谓情感分类，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“好评”和“差评”这两个词，就属于不同的情感倾向。与文本分类不同的是，情感分类不基于内容本身，而是基于文本持有的情感态度。那么基于

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