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

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smote的matlab代码 JD Comment_emotional analysis 京东评论文本挖掘（产品口碑分析） 一、文本挖掘方向及基本思路 文本挖掘方向： 用于分析京东用户对手机的观点、态度、情绪、立场以及其他主观感情的技术。 文本挖掘基本思路： 1、探索性分析：观测数据信息（含数据字段、数据缺失情况、样本分布情况等） 2、数据预处理：包括去除无效标签、编码转换、文档切分、基本纠错、去除空白、大小写统一、去标点符号、去停用词、保留特殊字符等。 3、文本分词及特征提取：jieba中文文本分词模型、文本特征转化未向量空间模型、海量稀疏特征做特征提取。 4、分类建模和效果评估：选择特定分类模型，建立模型并作效果评估和结论分析。 二、探索性分析 1、查看原始数据前4条数据情况 2、查看数据集记录数、维度、数据类型情况 数据集大小21*3637，时间字段为数值型需转化为日期型 3、文本评分分布情况 4、评论发布时间分布情况 5、评论长度与评分关系情况 三、文本预处理 1、中文分词：著名的nltk包对分词有良好的效果，劣势在于对中文不友好。对此选用jieba包进行处理。这里我们把文本通

用于朴素贝叶斯的案例数据集，包括停用词和训练集

【项目实战】Python实现贝叶斯算法疫情微博评论情感分析 资料说明：包括数据集+源代码+Word文档说明。 资料内容包括： 1)需求分析； 2)数据采集； 3)数预处理； 4)数据分析过程； 5)利用贝叶斯定理进行情感分析； 6)情感倾向柱状图。

随着电子商务、社交媒体等信息技术的快速发展，在线评论已经成为影响消费者购买决策和产品市场销量的重要信息资源。从制造企业的视角来看，在线产品评论作为一种新的口碑形式，包含了消费者对产品的全方面评价，有助于制造企业了解消费者的需求。相比较传统的调查问卷和访谈数据，在线产品评论具有数据量大，收集成本低等优势。此外，由于来自消费者的主动分享，而非被动问答，在线评论数据能够更真实地反映消费者的需求。在线评论数据形式主要包括文本、音频、图形等。尽管数据量大，更新速度快，数据种类繁多，但它的主要作用还是体现在其真实性和价值性上。为保证数据的真实性，数据质量的评估是一个重要问题。另外，随着在线评论数据规模的不断扩大，价值稀疏问题也变得越来越重要。通过消除不重要和不相关的数据，提供有用的和有价值的数据，可以帮助企业更好地了解消费者和把握消费市场。

京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、