Amazon_Review_Sentiment_Analysis:使用3460万条亚马逊评论的语料库进行情感分析 源码
使用Amazon评论进行情感分析 概述 使用Jure Leskovec在18年中收集集,我们创建了一个情感字典,其中包含97,436个唯一单词,它们对应于零中心浮点情感得分。 过程 我们首先对语料库中的数据进行预处理,以删除多余的信息。 我们仅使用评论文本和每个评论的星级评分。 经过预处理后,我们使用MapReduce计算每个星级(从1到5)中每个单词的频率。获得每个单词的频率后,我们编写了一种情感算法来计算每个单词的情感分数。 结果 正面的话 单词 情感分数 好的 0.152603809091 伟大的 3.78021467713 惊人的 6.8840020218 惊人 6.54080771437 完美的 5.78771983374 非同凡响 5.72747983897 精彩的 6.05087919002 最好的 3.2653374328 否定词 单词 情感分数 坏的 -5.
下载地址
用户评论
这个文件提供的亚马逊评论语料库极大地帮助了情感分析的研究，让我们更深入地探索了用户对商品的不同情感表达。
这个文件的语料库包含着来自3460万条亚马逊评论的宝贵信息，让我们能够更直观地了解用户对商品的意见与感受。
这个文件不仅提供了大量的亚马逊评论，还能准确分析其中的情感倾向，真是帮助我们了解用户真实反馈的好帮手。
非常感谢这个文件，因为它的存在，我们可以更好地理解用户对亚马逊商品的评价，给予产品改进的方向。