Stanford Sentiment Treebank 标准情感数据集

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Stanford Sentiment Treebank 数据集是一个标准情感数据集,主要用于情感分类,其中每个句子分析树的每个节点,都有细粒度的情感注解。该数据集由斯坦福大学自然语言处理组发布,句子和短语总有 239232 条。大多数情绪预测系统只是单独查看单词,忽略了单词的顺序,丢失了重要的信息。相比之下,新的深度学习模型实际上建立了基于句子结构的整个句子的表示。它根据单词如何构成较长短语的含义来计算情绪,这样,该模型就不像以前的模型那样容易被愚弄。 Stanford Sentiment Treebank 数据集于 2013 年由斯坦福大学自然语言处理组在 EMNLP 发布论文时发布,相关论文为 Recursive Deep Models for Semantic Compositionality Over a Sentiment Treebank。

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