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对新闻数据进行爬取,建立新闻网站,使用NLP进行对新闻数据和
用户评论数据
的情感分析,将分析结果用图表展示给管理员,实现舆情监控
本次建设的新闻舆情监控系统,其系统用例分别为用户和管理员。用户具有用户登录、新闻查看、观看新闻、新闻评论、个人信息查看、个人信息修改、用户退出等功能。管理员具有新闻管理、留言管理、个人信息管理、修改密码、舆情监控等功能。 使用前请仔细查看说明文档
2023-09-19 07:15:53
40.07MB
python
1
Yelp reviews – Full
用户评论数据
集.7z
Yelp Reviews Full Dataset 发布于 2015 年,其包含共计 1,569,264 个样本,该子集的不同评级分别包含 130,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
2022-07-13 16:05:04
187.09MB
数据集
Yelp reviews – Polarity
用户评论数据
集.7z
Yelp Reviews Polarity Dataset 发布于 2015 年,其包含共计 1,569,264 个样本,该子集中的不同极性分别包含 280,000 个训练样本和 19,000 和测试样本。
2022-07-13 16:05:03
158.69MB
数据集
Amazon 无锁手机
用户评论数据
数据集
Amazon 无锁手机评论数据是一个商品评论数据,抓取了40万条亚马逊网站上无锁移动手机的价格、用户评分、评论等数据。
2022-06-23 22:06:30
34.78MB
商品评论
Kaggle
1
Amazon 无锁手机
用户评论数据
.zip
Amazon 无锁手机
用户评论数据
.zip
2021-11-01 10:41:57
34.78MB
无锁手机用户评论数据
1
豆瓣电影
用户评论数据
40万条.xlsx
豆瓣电影
用户评论数据
40万条,包括如下字段:id,time,movieId,rating,content,creator,addTime
2021-05-12 12:19:14
43.53MB
豆瓣电影
评价
1
细粒度用户评论情感分析数据集(2018-AI-challenger)
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.
2019-12-21 18:49:12
67.24MB
数据集
情感分析
深度学习
用户评论数据
1
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