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

淘宝商品评价及旧事评论情感倾向分析，使用了python来实现。
模型包括RNN和CNN

完整可运行的python代码。
数据过滤，清洗，分割，特征选择，训练词向量模型，测试等等，每行都有正文，真实的数据集超过20w条，是个不错的nlp入门例子。

AIChallenger全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求，推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。
AIChallenger以服务、培养AI人才为使命，打造良性可持续的AI科研与应用重生态。
2017年首届大赛发布了千万量级的数据集、一系列兼具学术与产业意义的竞赛、超过200万人民币的奖金，吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛，成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。
AIChallenger2018带来十余个全新的数据集与竞赛，以及超过300万人民币的奖金，“用AI挑战真实世界的问题

汽车评论情感分析代码，采用TEXTCNN进行训练与预测，外面包含详细代码及标注数据集；

AIChallenger细粒度用户评论情感分析；
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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。