语料库探索器2.0语言学研究的革新工具

信息时代的来临深刻改变了人们的生活方式，文本作为主导媒体依然占据重要位置。本门跨学科课程讨论如何从文本中提取所需信息（语言学）、对信息进行定量分析（统计方法）以及编写自动化程序（计算机科学）以支持这一过程。先修课程：CS 171（CS和LING学生）或QTM 220（QTM学生）。

该语料库包含大量酒店评论文本，并根据情感倾向标注为正面 (pos) 或负面 (neg) 两类，以 CSV 格式提供训练集和测试集，适用于情感分析模型的训练与评估。

以搜狗语料库为基础，运用结巴分词工具进行处理，所得的已分词版本。

精选2万多条标注好的中文情感分类语料，可用于模型训练和情感分析练习。

在信息爆炸的时代，社交媒体平台如Twitter成为人们表达情绪和观点的重要场所。情感分析技术，即从大量文本中自动识别和理解情感倾向的技术，因此日益受到关注。Niek Sanders的Twitter情感语料库是为情感分析研究准备的大规模数据集，包含1,578,627条推文，每条经过人工标注，为研究者提供了宝贵的训练和测试资源。该数据集不仅反映了社交媒体情感表达的多样性和复杂性，也为机器学习和深度学习领域的研究提供了丰富素材。利用大数据技术如Hadoop、Spark进行数据预处理和分析，结合TensorFlow、PyTorch等深度学习框架进行模型训练，可以显著提升情感分析算法的性能和泛化能力。

语料库语言学借助海量语料库，深入分析语言特征，指导自然语言处理系统开发。而灵玖LJCorpus软件，为中文语料库分析提供自动化、高效的解决方案。

整理具有代表性的文本语料库，确保文章内容与关键词提取任务相匹配。

中文文本分类语料库测试集下载包含了复旦大学李荣陆提供的测试语料。其中，test_corpus.rar包含9833篇文档，用于测试；train_corpus.rar则是包含9804篇文档的训练语料。两个语料库各分为20个相同类别，并按照1:1的比例划分。

以HSK作文语料库为基础，对2011年HSK作文测试中出现的逆序词偏误进行了详尽检索和统计分析。从逆序词的等级来看，乙级词的偏误最为显著；在逆序词的结构方面，联合结构的偏误占比最高；此外，汉字文化圈的学生相比非汉字文化圈的学生，更容易因母语负迁移而出现逆序词的混淆现象，导致词性和词义的偏误。