内容概要：本论文首先对在线心理健康评测数据分析系统的系统需求进行 分析。进行功能性需求分析时，抽象出系统各个角色及其功能范围, 分别对系统总平台统计分析模块和机构统计分析模块的功能需求进 行分析。然后对系统进行总体设计，根据系统技术选型对系统部署网 络架构进行设计。并根据SpringBoot开发模式设计软件层次架构，将 系统分为表示层、控制层、业务逻辑层、数据访问层、存储层。设计 系统的功能模块，将系统划分为总平台数据统计分析模块、机构数据 统计分析模块、数据获取模块。然后基于系统业务需求设计数据库表 结构并设计系统接口。并基于SpringBoot开发框架、MySql数据库技 术、Vue开发技术、ECharts插件等技术开发系统各个功能模块的后 端服务和前端页面，对控制层、服务层、数据访问层的程序类进行设 计，并对各个模块功能实现的调用过程进行描述。最后选择服务器配 置并搭建系统测试环境，基于系统需求分析设计功能性测试用例对系 统的功能性需求进行测试。 在线心理健康评测数据分析系统已经设计开发完成，通过系统测 评符合系统需求。 适用人群：计算机毕业生 使用场景：毕业设计

SMP2020微博情绪分类技术评测数据集 本次技术评测使用的标注数据集由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心提供，原始数据源于新浪微博，由微热点大数据研究院提供，数据集分为两部分。     第一部分为通用微博数据集，该数据集内的微博内容是随机获取到微博内容，不针对特定的话题，覆盖的范围较广。     第二部分为疫情微博数据集，该数据集内的微博内容是在疫情期间使用相关关键字筛选获得的疫情微博，其内容与新冠疫情相关。     因此，本次评测训练集包含上述两类数据：通用微博训练数据和疫情微博训练数据，相对应的，测试集也分为通用微博测试集和疫情微博测试集。参赛成员可以同时使用两种训练数据集来训练模型。     每条微博被标注为以下六个类别之一：neutral（无情绪）、happy（积极）、angry（愤怒）、sad（悲伤）、fear（恐惧）、surprise（惊奇）。     通用微博训练数据集包括27,768条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含5,000条微博。     疫情微博训练数据集包括8,606条微博，验证集包含2,000条微博，测试数据集包含3,000

这是一个围绕着客户撰写的评论的女装电子商务数据集。它的九个支持功能为通过多个维度解析文本提供了一个绝佳的环境。由于这是真实的商业数据，因此已被匿名化，并且在评论文本和正文中对公司的引用已替换为“零售商”。 该数据集包括23486行和10个特征变量。 Womens Clothing E-Commerce Reviews.csv

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COAE2013评测数据集微博情感分析，标注好情感极性等的数据