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Twitter感情分析訓練コーパス

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MNIST Classification

ツイッターの感情分析データセットには1,578,627件の分類済みツイートが含まれており、各行は、積極的な感情を表す場合は1、消極的な感情を表す場合は0としてラベル付けされています。私はコーパスの1/10を使ってあなたをテストすることをおすすめします。......

Data Structure ? 53.8M

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    ツイッターの感情分析データセットには1,578,627件の分類済みツイートが含まれており、各行は積極的な感情を表す1、消極的な感情を表す0でラベル付けされています。私はあなたのアルゴリズムをテストするためにコーパスの1/10を使用することをおすすめします。残りは感情分類に使用するアルゴリズムの訓練に専念することができます。私は非常にシンプルなナイーブベイズ分類アルゴリズムを使ってこのデータセットを使用してみました。結果は75%の正解率でした。時間の経過とともに、推測による方法では50%の正解率に達することを考えると、シンプルな方法で推測による方法よりも50%良い結果を得ることができます。それほど良い結果ではありませんが、一般的に(特に社会的交流の感情分類に関係する場合)人間の感情分類の10%は議論の余地があることを考えると、テキスト全体の感情を分析するアルゴリズムが達成できる最大の相対的正解率は90%です。これは悪いスタートではありません。

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