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文本分类
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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文本分类
【名著】《西游记》人物对话内容数据集 2024-10-15 22:42:49

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**《西游记》**是中国四大古典名著之一,由吴承恩创作,讲述了唐僧师徒四人西天取经的故事,包含丰富的神话和冒险元素。本数据集专注于提取《西游记》中的人物对话内容,旨在为自然语言处理(NLP)和对话生成模型提供高质量的中文语料。数据集适合对话生成、情感分析、文本理解等多种应用场景。

数据集特点
  • 人物对话提取:涵盖《西游记》故事中的经典对话,内容来自唐僧、孙悟空、猪八戒、沙僧等主要人物,展现了不同角色的个性和语言风格。
  • 格式规范:数据集经过严格的格式化处理,专注于对话内容,去除了人物名称和背景描述,方便在NLP任务中应用。
  • 应用广泛:适用于对话生成、文本分类、人物关系分析等自然语言处理任务。
数据集用途
  1. 对话生成:该数据集适合训练基于经典文学对话风格的生成模型,用于智能助手和聊天机器人等应用。
  2. 情感分析:通过分析《西游记》中的对话内容,研究各角色在不同场景下的情感表达。
  3. 文本理解:帮助研究者对古典文学中的语言进行深入分析,适用于文本理解和句子生成等任务。
数据集格式

该数据集提供标准的文本格式,仅包含人物对话内容,不包含上下文和人物名称。适用于自然语言处理和机器学习模型的训练。


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文本分类
【名著】《三国演义》人物对话内容数据集 2024-10-15 22:38:25

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**《三国演义》**是中国古代四大名著之一,由罗贯中撰写,描绘了三国时期魏、蜀、吴三国的兴衰与英雄人物的博弈。本数据集基于《三国演义》中的人物对话内容,旨在为自然语言处理(NLP)领域提供高质量的中文语料,适用于对话生成、情感分析、文本理解等多项任务。

数据集特点
  • 对话提取:从《三国演义》原文中提取了大量人物对话,去除人物名称和背景描述,专注于对话内容的分析与生成。
  • 内容丰富:数据集涵盖了三国时期重要人物之间的对话,包括曹操、刘备、孙权、诸葛亮等众多经典角色。
  • 格式清晰:数据集简洁地呈现出书中的对话内容,便于NLP任务中的处理和分析。
  • 应用广泛:该数据集适用于对话生成模型、情感分析、角色关系研究等NLP任务。
数据集用途
  1. 对话生成:适用于训练生成三国背景对话的模型,为对话系统、智能助手等提供经典文学语料。
  2. 情感分析:通过分析人物对话的情感变化,研究古代文献中的人物性格和语言表达。
  3. 文本理解:适用于文本分类、人物关系提取等任务,帮助研究者深入理解《三国演义》中的情节和人物。
数据集格式

该数据集以文本格式提供,包含《三国演义》中的对话内容,适用于自然语言处理和机器学习模型的训练。对话内容已按照原文提取,去除人物信息和上下文背景。


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