kaggle电影评论情感分析(BagofWordsMeetsBagsofPopcorn)的全部数据集,自己上网找了半天都找不到,最后是让同学上外网下的,在这里分享给想学习nlp的同学
2024/8/30 18:14:29 52.35MB kaggle
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微博用户评论情感分析python代码,完整的可运行的,(数据规模20w)微博用户评论情感分析python代码,完整的可运行的
2024/8/3 14:04:56 79.61MB weibo python代码
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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,每行都有注释,真实的数据集超过20w条,是个不错的nlp入门例子。
2024/6/2 1:43:38 79.61MB python 情感分析
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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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共22000条酒店评论情感分析语料,包括pos积极语料,neg消极语料。
2024/3/27 22:58:15 15.04MB 情感分析 中文 酒店评论
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xls格式,评论情感分析的数据集,比较小的数据集,很适合用来验证模型,进行实验。
2023/8/28 8:29:52 2.33MB 情感分析
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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。
2020/10/20 5:30:22 79.61MB python nlp 情感分析 用户评论
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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
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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;
2016/11/16 18:45:43 94.58MB CNN TEXTCNN
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AIChallenger细粒度用户评论情感分析;
比赛资源,可放心运用AIChallenger细粒度用户评论情感分析;
比赛资源,可放心运用AIChallenger细粒度用户评论情感分析;
比赛资源,可放心运用AIChallenger细粒度用户评论情感分析;
比赛资源,可放心运用
2022/9/8 12:16:35 67.21MB AI Challenger 细粒
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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 钉钉 钉钉打卡