情绪分析 总览 情感分析是一种自然语言处理（NLP）任务，其目的是评估文本块的极性/情感。 根据定义，广泛用于客户关系管理（CRM）的环境中，用于自动评估评论和调查回复以及社交媒体。 情绪分析中常见的子任务是： 消息极性分类：给定一条消息，对消息的整体上下文极性进行分类是正面，负面还是中性。 基于主题或基于实体的消息极性分类：给定消息和主题或实体，将消息按该主题或实体分类。 SemEval（国际语义评估研讨会）是一个流行的，专门负责情感分析任务的研讨会。 有关此类任务（任务4）的最新年度（2017年）概述，请访问： : 。 该项目当前仅针对“消息极性分类”子任务。 该存储库包含：

亚马逊产品推荐系统 对可通过获取的Amazon Review数据集执行情绪分析 在线购物遍布整个互联网。 只需单击即可获得我们所有的需求。 最大的在线购物网站是亚马逊。 亚马逊不仅以其多样化的产品而著称，而且以其强大的推荐系统而闻名。 在我们的项目中，我们考虑了服装，鞋子，珠宝和美容产品的亚马逊评论数据集。 我们正在考虑用户对不同产品的评论和评分，以及他/她对产品使用经验的评论。 基于这些输入因素，在预测评论的有用性时进行情感分析。 此外，我们还设计了基于k最近邻的基于项目的协作过滤模型，以找到2个最相似的项目。 使用以下命令将json转换为CSV dataframe = pd.read_json('reviews.json') dataframe.to_csv('reviews.csv', sep=',', index=False) 执行的算法 情绪分析： 推荐系统： k最近邻居

数据科学基础 该存储库包含有关数据科学基础课程的作业的代码，我获得的分数是8.0 / 10.0。 作业1执行推文的情感分析。 作业2评估了用户Instagram活动与图像内容及其幸福感之间关系的性质。 这是通过有关用户的数据，图像及其元数据和从图像中提取的特征（例如，情感，面部表情）来完成的。

视距 基于NLP的客户情绪分析 TCS Inframind第4季第2轮2021年 用例企业AI

适用于情感分析的中文微博数据集。数据集以xml格式储存，包含情感类别，正负两大类，细分小类也包含。sentiment classification

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NPCC2013,微博情绪分析样例数据。数据分类 like disgust happness sadness surprise anger fear none

NLP&&CC2013; 微博情绪分析样例数据 测试集和标注 该语料主要用于识别出整条微博所表达的情绪，不是简单的褒贬分类，而是涉及到多个细粒度情绪类别(例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等)，属于细粒度的情感分类问题。

情感语料库，用于机器学习，将结果用于业务逻辑，并能为业务提供相关功能，