-
用户评论情感分析数据集UserCommentsSentimentAnalysisDataset-yangking
用户评论情感分析数据集UserCommentsSentimentAnalysisDataset-yangking 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 评论数据, 文本分类, 自然语言处理, 中文文本, 数据标注, 情感倾向, 机器学习 数据概述： 该数据集包含来自用户评论的文本数据，记录了用户对特定产品或服务的评价。主要特征如下：...
-
中文文本情感分析数据集ChineseTextEmotionAnalysisDataset-camilahwang
中文文本情感分析数据集ChineseTextEmotionAnalysisDataset-camilahwang 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 文本分类, 情绪识别, 中文文本, 深度学习, 自然语言处理, 情感标注, 语料库 数据概述： 该数据集包含了来自互联网的中文文本数据，主要用于情感分析和情绪识别任务。主要特征如下：...
-
餐饮评论情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-yangzewei
餐饮评论情感分析数据集RestaurantReviewSentimentAnalysis-yangzewei 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 评论数据, 自然语言处理, 文本分类, 中文文本, 用户评价, 餐饮行业, 数据标注 数据概述： 该数据集包含来自餐饮平台的中文用户评论数据，记录了用户对餐饮服务的评价和体验。主要特征如下：...
-
微博情感分析七分类数据集WeiboSentimentAnalysis7-classDataset-ginrawin
微博情感分析七分类数据集WeiboSentimentAnalysis7-classDataset-ginrawin 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 文本分类, 微博数据, 情感标注, 情绪识别, 自然语言处理, 社交媒体, 中文文本 数据概述： 该数据集包含来自新浪微博的中文文本数据，记录了用户发布的内容及其对应的情感标签。主要特征如下：...
-
用户评论情感分析数据集UserCommentSentimentAnalysis-qwedads1
用户评论情感分析数据集UserCommentSentimentAnalysis-qwedads1 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 用户评论, 文本分类, 情感极性, 自然语言处理, 评论数据, 机器学习, 中文文本 数据概述： 该数据集包含来自互联网的用户评论数据，记录了用户对商品或服务的评价信息。主要特征如下：...
-
中文社区用户交流文本情感分析数据集ChineseCommunityUserInteractionTextSentimentAnalysis-daawin
中文社区用户交流文本情感分析数据集ChineseCommunityUserInteractionTextSentimentAnalysis-daawin 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 文本挖掘, 自然语言处理, 社区互动, 情感分类, 语义分析, 机器学习, 中文文本 数据概述：...
-
法律文本情感分析数据集LegalTextSentimentAnalysis-yojn710
法律文本情感分析数据集LegalTextSentimentAnalysis-yojn710 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 法律文本, 文本分类, 中文文本, 法律法规, 情感标注, 机器学习, 自然语言处理 数据概述： 该数据集包含来自新闻媒体和法律相关网站的中文法律文本，记录了与法律法规相关的内容及其对应的情感倾向。主要特征如下：...
-
用户评论情感分析数据集UserCommentSentimentAnalysisDataset-sukasu577
用户评论情感分析数据集UserCommentSentimentAnalysisDataset-sukasu577 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析, 评论数据, 文本分类, 情感标注, 机器学习, 自然语言处理, 中文文本, 情感极性 数据概述： 该数据集包含来自互联网的用户评论数据，用于情感分析任务。主要特征如下：...
-
用户情绪文本分析数据集UserMoodTextAnalysis-zhanzz
用户情绪文本分析数据集UserMoodTextAnalysis-zhanzz 数据来源：互联网公开数据 标签：情绪分析, 文本挖掘, 用户画像, 社交媒体, 内容分析, 中文文本, 情感识别, 心理学 数据概述： 该数据集包含来自社交媒体平台的用户发布文本，记录了用户的情绪表达和相关信息。主要特征如下：...
-
句子情感分析数据集AspectSentenceCSVDataset-costleyosaro
句子情感分析数据集AspectSentenceCSVDataset-costleyosaro 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析，文本挖掘，自然语言处理，数据集，评论分析，机器学习，情感分类，中文文本 数据概述： 该数据集包含来自用户评论的句子数据，旨在用于情感分析任务。主要特征如下：...
-
文本情感多分类数据集TextEmotionMulti-ClassificationDataset-magilc
文本情感多分类数据集TextEmotionMulti-ClassificationDataset-magilc 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析，文本分类，数据集，自然语言处理，机器学习，情感识别，中文文本，多分类 数据概述： 该数据集包含大量的中文文本数据，标注了多种情感类别，用于文本情感多分类任务。主要特征如下：...
-
情感分析数据集EmotionDataTrueDataset-sayou1314
情感分析数据集EmotionDataTrueDataset-sayou1314 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析，数据集，自然语言处理，文本分类，机器学习，情感识别，中文文本，情感标注 数据概述： 该数据集包含经过人工标注的中文文本情感数据，用于情感分析任务。主要特征如下： 时间跨度：...
-
平衡情感文本数据集6-EmotionBalancedDataset-rahulshelke98
平衡情感文本数据集6-EmotionBalancedDataset-rahulshelke98 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析，自然语言处理，数据集，文本分类，机器学习，情感识别，中文文本，情感标注 数据概述： 该数据集包含经过平衡处理的中文文本数据，旨在用于情感分析和文本分类任务。主要特征如下： 时间跨度：...
-
情感分析清洗数据集CleanedSentimentAnalysisData-mustafasaleh21
情感分析清洗数据集CleanedSentimentAnalysisData-mustafasaleh21 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析，文本数据，自然语言处理，数据集，情感分类，机器学习，数据清洗，中文文本 数据概述： 该数据集包含经过清洗的中文情感分析数据，主要用于情感分类，文本挖掘等任务。主要特征如下： 时间跨度：...
-
中文酒店评论情感分析数据集-quoniammm
中文酒店评论情感分析数据集-quoniammm 数据来源：互联网公开数据 标签：酒店评论，情感分析，自然语言处理，文本挖掘，机器学习，评论数据，中文文本，情感分类 数据概述： 该数据集包含来自中国酒店的顾客评论数据，记录了顾客对酒店服务的评价。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，取决于数据来源。...
-
情感分析新闻句子数据集情感分析新闻句子2023-amardura
情感分析新闻句子数据集情感分析新闻句子2023-amardura 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析，新闻，数据集，自然语言处理，机器学习，文本挖掘，社会分析，中文文本 数据概述：该数据集包含来自新闻媒体的6906个句子，记录了新闻文本中的情感信息。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。...
-
台湾社交媒体情绪分析数据集ML-BIG5Data-TaiwanSocialMediaSentimentAnalysisDataset-shaykhaaldawsari
台湾社交媒体情绪分析数据集ML-BIG5Data-TaiwanSocialMediaSentimentAnalysisDataset-shaykhaaldawsari 数据来源：互联网公开数据 标签：情绪分析，社交媒体，中文文本，心理学，机器学习，自然语言处理，情感计算，台湾 数据概述：...
-
大规模情感分析数据集LargeEmotionDataset-ubbarapusiri
大规模情感分析数据集LargeEmotionDataset-ubbarapusiri 数据来源：互联网公开数据 标签：情感分析，数据集，自然语言处理，文本挖掘，机器学习，情感分类，情绪识别，中文文本 数据概述： 该数据集包含大规模的中文文本数据，用于情感分析研究。主要特征如下： 时间跨度：数据记录的时间范围不限，涵盖了不同时期的中文文本。...
-
-
耳机评论数据集
耳机评论数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：耳机,评论,情感分析,中文文本,规则标注,用户反馈,产品评测 数据概述： 本数据集来自耳机大家坛（erji.net），这是一个面向中文用户的公开论坛，用户可在该平台上分享和评论不同耳机的使用体验。数据集涵盖了大量耳机产品的用户评论文本，并通过规则-...
