该语料由电影评论组成，其中持肯定和否定态度的各1,000篇；
另外还有标注了褒贬极性的句子各5331句，标注了主客观标签的句子各5000句。
该语料可以被应用于各种粒度的，如词语、句子和篇章级情感分析研究中。
情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
另外还有标注了褒贬极性的句子各5331句，标注了主客观标签的句子各5000句。
该语料可以被应用于各种粒度的，如词语、句子和篇章级情感分析研究中。
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2025/6/24 8:26:31
101.19MB
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自然语言处理课程的小作业，以新闻语料为基础，用HMM算法实现中文分词。
按照每个字为B，E，S，M进行划分。
以新闻语料为基础，用HMM算法实现中文分词。
按照每个字为B，E，S，M进行划分。
按照每个字为B，E，S，M进行划分。
以新闻语料为基础，用HMM算法实现中文分词。
按照每个字为B，E，S，M进行划分。
2025/6/3 8:36:25
2.25MB
1
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
2025/4/2 10:04:26
8.39MB
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主要修复了微博分析、期刊分析、相似分析模块的一些Bug，增加了ROSTDM模块，tool目录下ROSTDM中，有使用手册ROSTCM5.8.0.559版2010.09.18update！0.增加了词性标注、语料标注工具1.将ROST反剽窃系统6.8版整合到ROSTCM中的相似分析中2.增加了第三方工具，可以方便的把数据导出为ROSTCM能处理的文本文件
2025/4/1 8:44:44
1.19MB
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作者：刘邵博此词典为个人综合多本词典整合的一个大词典，词典共有词汇3669216个词汇。
词典结构为：词语\t词性\t词频。
词频是用ansj分词对270G新闻语料进行分词统计词频获得。
部分词汇无法确定是什么词性，对词性进行特别标注：nw和comb1、词性nw表示本身不知道是什么词性。
2、词性comb表示通过ansj的nlp分词之后又被拆成了两个词。
词典结构为：词语\t词性\t词频。
词频是用ansj分词对270G新闻语料进行分词统计词频获得。
部分词汇无法确定是什么词性，对词性进行特别标注：nw和comb1、词性nw表示本身不知道是什么词性。
2、词性comb表示通过ansj的nlp分词之后又被拆成了两个词。
2025/3/27 20:28:52
20.77MB
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从百度百科词条知识库中爬取下来的百万条百科知识，可用于自然语言处理、QA问答、知识图谱、实体识别、关系抽取等技术研究
2025/3/11 22:35:45
49.58MB
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Word2Vec模型word2vec-google-news-300。
在GoogleNews数据集上训练完成的Word2Vec模型，覆盖了大约300万的词汇和短语。
该模型是利用了整个GoogleNews大约1000亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
在GoogleNews数据集上训练完成的Word2Vec模型，覆盖了大约300万的词汇和短语。
该模型是利用了整个GoogleNews大约1000亿个词的语料训练而成！由于文件太大，将压缩包分成了10个部分。
180MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB