文本语料库

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

CorpusExplorer2.0是为语料库语言学家和对文本/数据挖掘感兴趣的人设计的软件。它集成了超过45种交互式评估选项，操作简便。从文本获取到标注或结果的图形准备，例行任务完全自动化。这使得它在大学教学中尤为有用，能够快速产生实质性的结果。CorpusExplorer支持多种文件/文本格式的导入/导出，包括XML、CSV、JSON等。它还提供自己的软件开发工具包（SDK），可将所有功能集成到用户自己的程序中。

文本自动分类是数据挖掘和机器学习中重要的研究领域。针对难以获取大量带类标签的训练集的问题，提出了基于小规模标注语料的增量式Bayes文本分类算法。该算法分两种情况处理：一是对于新增有类标签的样本，直接重新计算其属于某类别的条件概率；二是对于新增无类标签的样本，利用现有分类器为其指定类标签，然后利用新样本来修正分类器。实验证明，该算法有效且可行，相较于Naive Bayes文本分类算法，精度更高。增量式Bayes分类算法的提出为分类器更新开辟了新的途径。