PBAN-PyTorch工作的实施。
要求PyTorch＞=0.4.0NumPy＞=1.13.3Python3.6GloVe预先训练的单词向量：下载预训练的单词向量。
将和到\glove\文件夹中。
数据集基于的餐厅和笔记本电脑数据集。
餐厅数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车2164807637测试728196196笔记本电脑数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车994870464测试341128169用法训练模型：pythontrain.py--model_namepban--datasetrestaurant显示帮助消息并退出：pythontrain.py-h实施模型LSTM唐杜玉等。
“有效的LSTM，用于目标依赖的情感分类。
”2016
要求PyTorch＞=0.4.0NumPy＞=1.13.3Python3.6GloVe预先训练的单词向量：下载预训练的单词向量。
将和到\glove\文件夹中。
数据集基于的餐厅和笔记本电脑数据集。
餐厅数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车2164807637测试728196196笔记本电脑数据集极性＃积极的＃消极的＃中性的火车994870464测试341128169用法训练模型：pythontrain.py--model_namepban--datasetrestaurant显示帮助消息并退出：pythontrain.py-h实施模型LSTM唐杜玉等。
“有效的LSTM，用于目标依赖的情感分类。
”2016
2023/7/31 6:43:46
764.1MB
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该数据集包含了1,600,000条从推特爬取的推文，可用于情感分析相关的训练。
该数据集包含两个数据文件：测试集（test）和训练集（training）数据文件没有包含heading，从左到右分别是：（1）推文标注（polarity）：0=负面，2=中立，4=正面（2）推文的id（3）时间：SatMay1623:58:44UTC2009（4）Query(lyx)，如果没有query，数值为NO_QUERY.（5）发推的用户：robotickilldozr（6）推文内容
该数据集包含两个数据文件：测试集（test）和训练集（training）数据文件没有包含heading，从左到右分别是：（1）推文标注（polarity）：0=负面，2=中立，4=正面（2）推文的id（3）时间：SatMay1623:58:44UTC2009（4）Query(lyx)，如果没有query，数值为NO_QUERY.（5）发推的用户：robotickilldozr（6）推文内容
2023/7/27 4:48:01
86.3MB
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评论情感分类训练数据集，已完成清洗标注，分成四类，csv格式文档，二十万条数据清洗而成：0：喜悦1：愤怒2：讨厌3：低落
2023/3/13 14:09:33
16.51MB
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NLP&&CC2013;微博情绪分析样例数据测试集和标注该语料次要用于识别出整条微博所表达的情绪，不是简单的褒贬分类，而是涉及到多个细粒度情绪类别(例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等)，属于细粒度的情感分类问题。
2019/11/20 19:18:47
33.4MB
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基于word2vec扩展情感词典和SVM的情感分析方法，顾卓航，张笑燕，随着互联网的快速发展，用户的评论信息曾经成为各个商家用于优化产品、服务的重要信息源，如何对这些评论信息进行情感分类已成为
2018/9/1 10:40:25
243KB
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中文情感词汇本体库是大连理工大学信息检索研究室在林鸿飞教授的指导下经过全体教研室成员的努力整理和标注的一个中文本体资源。
该资源从不同角度描述一个中文词汇或者短语，包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。
中文情感词汇本体的情感分类体系是在国外比较有影响的Ekman的6大类情感分类体系的基础上构建的。
在Ekman的基础上，词汇本体加入情感类别“好”对褒义情感进行了更细致的划分。
最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。
构造该资源的宗旨是在情感计算领域，为中文文本情感分析和倾向性分析提供一个便捷可靠的辅助手段。
中文情感词汇本体可以用于处理多类别情感分类的问题，同时也可以用于处理一般的倾
该资源从不同角度描述一个中文词汇或者短语，包括词语词性种类、情感类别、情感强度及极性等信息。
中文情感词汇本体的情感分类体系是在国外比较有影响的Ekman的6大类情感分类体系的基础上构建的。
在Ekman的基础上，词汇本体加入情感类别“好”对褒义情感进行了更细致的划分。
最终词汇本体中的情感共分为7大类21小类。
构造该资源的宗旨是在情感计算领域，为中文文本情感分析和倾向性分析提供一个便捷可靠的辅助手段。
中文情感词汇本体可以用于处理多类别情感分类的问题，同时也可以用于处理一般的倾
2020/5/13 20:25:30
1.17MB
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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
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