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细粒度用户评论情感分析数据集(2018-AI-challenger)
细粒度用户评论情感分析数据集(2018-AI-challenger)
共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。
数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；
层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。
每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.
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资源详情
-深度学习
评论信息
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Ado-:很优秀的资源，感谢分享！2021-06-01 -
blank_angle:不错，挺有用的。2020-03-03
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将来的光景:两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”2019-05-07
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