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Twitter情感分析训练语料库

Twitter情感分析训练语料库

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MNIST Classification

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......

数据结构 ? 53.8M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    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。

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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