截止2012年10月份在Amazon网站上568454条食品评论数据，包括用户、评论内容、评论食品、食品评分等数据，数据来自Kaggle.com。

酒店评论数据集，包含积极评论和消极评论共10000条

电商产品评论数据情感分析Python源码.rar 数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算。 为了创建模型，算法将首先分析您提供的数据，并查找特定类型的模式和趋势。概念描述算法使用此分析的结果来定义用于创建挖掘模型的最佳参数。然后，这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。

此数据集由几千个 Twitter 用户评论（输入文本）和情感（输出标签）组成，用于学习如何培训文本以进行情绪分析。 此数据集是通过实施关键字使用 Twitter API 创建的。 这里的想法是一个数据集不仅仅是一个玩具 - 合理的规模的真实业务数据 - 但可以在几分钟内在一个适度的笔记本电脑上训练。 file/opensearch/documents/92964/data.csv

IMDB Large Movie Review Dataset 适用于情感二元分类的数据集，旨在作为情绪分类的基准，该数据集中有 50,000 条两极分化明显的电影评论拥有训练和测试，还有 50,000 条未经标记的数据可供使用。 该数据集由斯坦福大学于 2011 年发布，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。

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。

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。

AclImdb – v1 Dataset 是用于二进制情绪分类的大型电影评论数据集，其涵盖比基准数据集更多的数据，其中有 25,000 条电影评论用于训练，25,000 条用于测试，还有其他未经标记的数据可供使用，该数据集包含原始文本和已处理的单词格式包。 AclImdb – v1 数据集由斯坦福 AI 实验室于 2011 年发布，发布渠道为 计算语言学 协会第 49 届年会论文集：人类语言技术，主要发布人有 Andrew L. Maas、Raymond E. Daly、Peter T. Pham、Dan Huang、Andrew Y. Ng 和 Christopher Potts，相关论文有《Learning Word Vectors for Sentiment Analysis》。

Amazon Fine Food Reviews 是由亚马逊的食品评论组成的数据集，其包含截止 2012 年 10 月在亚马逊网站上的 568454 条食品评论信息，其包括用户信息、评论内容、食品信息和食品评分等数据。 该数据集由 Kaggle 于 2013 年发布，相关论文有《From amateurs to connoisseurs: modeling the evolution of user expertise through online reviews》。

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。