Twitter情感分析训练语料库
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*数据结构实际以真实数据为准
推特情感分析数据集包含1,578,627条分类推文，每一行都被标记为1代表积极情感，0代表消极情感。我建议使用1/10的语料库来测试你的算法，而其余的可以专门用来训练你用来分类情感的任何算法。我试着用一个非常简单的Naive Bayesian分类算法来使用这个数据集，结果是75%的准确率，考虑到随着时间的推移，一个猜测的方法会达到50%的准确率，一个简单的方法可以让你的表现比猜测的方法好50%，不是那么好，但是考虑到一般来说（特别是当涉及到社会交流的情感分类）10%的人类情感分类可以被辩论，任何分析文本整体情感的算法可以希望达到的最大相对准确率是90%，这不是一个坏的起点。
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