中文文本数据集

文本分类的10种算法

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机器学习的算法开源

赛题背景 近年来，文本情感分析技术在网络营销、企业舆情监控、政府舆论监控等扮演越来越重要的角色。鉴于主题模型在文本挖掘领域的优势，基于主题的文本情感分析技术也成为人们关注的热点，其主要任务是通过挖掘用户评论所蕴含的主题、以及对这些主题的情感偏好，来提高文本情感分析的性能。 以网上电商购物评论为例，原始的主题模型主要针对篇幅较大的文档或者评论句子的集合，学习到的主题主要针对整个产品品牌；而现实情形是，用户评论大多针围绕产品的某些特征或内容主题展开（如口味、服务、环境、性价比、交通、快递、内存、电池续航能力、原料、保质期等等，这说明相比于对产品的整体评分， 用户往往更关心产品特征），而且评论文本往往较短。 任务描述 本次大赛提供脱敏后的电商评论数据。参赛队伍需要通过数据挖掘的技术和机器学习的算法，根据语句中的主题特征和情感信息来分析用户对这些主题的偏好，并以<主题，情感词>序对作为输出。可能不同。