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自然语言处理
中文情感（积极&消极）句子分类数据集 2024-11-16 15:38:00

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数据集概述
本数据集专注于中文情感分析，分为积极情感数据集和消极情感数据集两个Excel文件，分别包含表达正向和负向情感的句子文本。数据集适用于自然语言处理（NLP）中的情感分类、文本特征提取和情绪分析任务。通过对积极和消极句子的清晰划分，数据集为构建高效的情感分类模型提供了优质的语料资源。

数据格式
数据集以 xlsx 格式提供，字段说明如下：

  • id：每条句子的唯一标识符，便于索引和数据管理。
  • 积极（消极）情感内容：情感句子的原始中文文本，表达明确的情感倾向。
  • 内容分词：对句子内容进行的分词结果，词与词之间使用 | 分隔，便于特征提取和分析。
  • 中文拼音：句子内容转写为拼音的结果，词与词之间使用 } 分隔，适用于语音处理相关任务。

数据特点

  1. 情感清晰：积极与消极句子分布明确，覆盖了日常生活、工作、社交等多种场景的情感表达方式。
  2. 结构化表示：文本通过分词和拼音两种形式表示，便于语言特征分析和跨模态任务研究。
  3. 语言多样性：句子长度、句式和词汇分布广泛，适合多种NLP任务的语料需求。

应用场景

  1. 情感分类模型训练：用于训练和评估情感分类模型（如正负面情感分析）。
  2. 文本特征提取：结合分词字段，提取情感相关特征进行文本聚类或分类。
  3. 拼音输入法优化：利用拼音字段优化拼音输入法的情感联想能力。
  4. 社交情感分析：分析社交媒体或用户评论中的情感倾向，挖掘潜在用户反馈。
  5. 多模态情感研究：通过分词和拼音结合，支持跨模态（文本+语音）情感分析任务。

数据特点

  • 清晰的情感标注：分别提供积极和消极情感句子，便于构建分类模型。
  • 多字段支持：原文、分词和拼音等多字段内容，适合不同任务需求。
  • 高质量语料：涵盖多种真实情感场景，数据集质量高、实用性强。

本数据集是研究中文情感分析的理想资源，适合机器学习、深度学习情感分类模型的训练和评估，同时为多模态研究提供了多维度的参考语料。


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自然语言处理
电影好评与差评内容分析数据集 2024-11-16 15:29:02

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数据集概述
本数据集是一个专注于电影评论情感分析的高质量语料资源，分为两个独立的Excel表格：电影差评内容数据集 和 电影好评内容数据集。每个表格包含用户对电影的详细评价文本及其对应的分词和拼音信息。数据集适用于情感分析、自然语言处理（NLP）、文本分类等任务，为研究电影评论的情感倾向、语言表达特点提供了坚实的基础。

数据格式
数据集以Excel表格格式（.xlsx）提供，包含以下字段：

  • id：每条评论的唯一标识符，便于索引和管理。
  • 电影差评（好评）内容：电影评论的原始中文文本，详细描述用户对电影的观看感受。
  • 内容分词：对评论内容进行的分词结果，词与词之间使用 | 分割，便于进一步的语义分析和特征提取。
  • 中文拼音：评论内容按拼音转写的结果，词与词之间使用 } 分割，为拼音相关的任务提供支持。

数据特点

  1. 情感多样性：包含了用户对电影的正向和负向情感表达，覆盖广泛的情感极性。
  2. 结构化信息：评论文本提供了分词和拼音两种结构化表示，便于基于词级别或音节级别的分析任务。
  3. 语言丰富性：评论内容来源多样，包含了不同类型用户的语言表达特点，适合多层次的文本分析。

应用场景

  1. 情感分析：用于训练情感分类模型，区分电影评论中的好评与差评。
  2. 文本特征提取：借助分词字段进行关键词提取、主题建模等任务，了解评论中的常见主题。
  3. 语音识别与拼音处理：基于拼音字段的音节特征，可应用于语音合成和拼音输入法优化等领域。
  4. 电影评价趋势分析：分析电影评论中的情感变化趋势，探索电影受欢迎程度和用户关注点。

数据特点

  • 数据集分为好评与差评两个部分，便于单独分析或联合使用。
  • 提供分词和拼音字段，为基于文本或语音的多模态分析提供支持。
  • 评论内容覆盖面广，可用于多种自然语言处理任务的研究和开发。

本数据集为情感分析和电影评价研究提供了高质量的基础语料资源，是探索文本情感倾向和语言特征的理想工具。


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自然语言处理
【中越文本翻译数据集】经典小说中越文句子翻译对齐数据集 2024-11-05 09:35:44

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数据集概述
本数据集涵盖了多部经典中外小说的逐句翻译语料，内容被逐句对齐为中文与越南文，适用于深度学习翻译模型训练、多语言自然语言处理（NLP）、跨文化文本分析等任务。数据集包含《巴山夜雨》《悲惨世界》《百年孤独》《包法利夫人》等经典作品，提供了丰富的文学语料，为机器翻译和语言模型的研究开发奠定了基础。

数据格式
数据以 xlsx 文件格式提供，记录了每个句子的详细结构信息：

  • id：每条句子的唯一标识符，便于索引和管理。
  • 越南文翻译：逐句对应的越南文翻译，贴近原句风格，保留越南文语言特色。
  • 中文原句：经典小说的中文句子，传达原文的文学风格。
  • 小说名称：句子所在小说的名称，便于分组和筛选。
  • 小说作者：小说的作者名，支持按作者进行数据分析和筛选。
  • 分词：对中文句子进行的分词处理结果，为NLP任务中的特征提取和分析提供支持。
  • 章节id：句子所属的章节编号，便于追溯句子在原著中的位置。
  • 预置状态：表示当前句子的翻译和处理状态，如“已审核”“待翻译”等，便于数据集的质量控制。

应用场景

  1. 机器翻译研究：该数据集可用于中越翻译模型的训练与评估，适用于各类基于深度学习的翻译模型（如Transformer、RNN）。
  2. 多语言NLP任务：数据集中的逐句对齐文本为多语言任务（如情感分析、对话生成）提供了理想的双语语料。
  3. 文化研究与文本对比：通过逐句对齐的中文与越南文，支持跨文化语境中的语义分析与语言风格研究。
  4. 语言特征分析：借助分词字段，可以进行中文文本的词频、词性等特征提取，为中文语言结构的研究提供支持。

数据特点
本数据集为经典文学作品的逐句中越文对齐提供了优质的基础数据，适合用于多语言翻译、文本分析和自然语言处理模型开发。对于研究中越语言特征、语法结构以及文学风格的差异，本数据集具有重要的参考价值。


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