公开数据集

Twitter情感分析训练语料库
Scene:
MNISTData Type:
Classification
Data Preview ?
53.8M
Data Structure ?
*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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