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

#语料库阐明------------------------------------------------------------------------##词典1、HowNet情感词典2、ntusd情感词典3、情感分析停用词表4、结巴分词自定义词典5、常用语词典，包括流行新词，网络流行词，手机词汇，粤语，潮语潮词、阿里巴巴-通讯产品词汇等##手机评论数据1、HTC手机评论，包括打分，共302篇1-52、魅族手机评论，包括打分，共529篇1-53、诺基亚手机评论，包括打分，共614篇1-54、OPPO手机评论，包括打分1-5，共553篇5、三星手机评论，包括打分1-5，共762篇6、中兴手机评论，包括打分1-5，共785篇7、摩托罗拉手机评论，包括打分1-5，共990篇8、整合：正面评论1084篇，负面评论524篇##淘宝商品评论数据1、正面评论一万篇，负面评论一万篇2、待预测的语料一万篇##2012微博情感分析数据共三个任务，数据集来自腾讯微博，每个话题1,000条，总约两万条微博1、观点句与非观点句的判别2、情感分类3、情感要素抽取##谭松波酒店评论语料正负样本不平衡，正样本7,000，负样本3000，共10,000.##酒店、服装、水果、平板、洗发水正负样本均5,000，总样本数50,000

该语料共包含中文和英文两种语言，次要是商品评论，评论篇幅都比较短，可以被应用于篇章级或者句子级的情感分析任务。
数据集被分为训练数据、测试数据、带标签的测试数据三个文件，共有正向和负向两种极性。
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曾经标注好的情感分类语料库，一共两万多条，可进行下载练习。

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基于情感字典和机械学习的股市舆情情感分类可视化Web

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。