sentimento 140

• Descrição :

O Sentiment140 permite que você descubra o sentimento de uma marca, produto ou tópico no Twitter.

Os dados são um CSV com emoticons removidos. O formato do arquivo de dados tem 6 campos:

1. a polaridade do tweet (0 = negativo, 2 = neutro, 4 = positivo)
2. o id do tweet (2087)
3. a data do tweet (sábado, 16 de maio 23:58:44 UTC 2009)
4. a consulta (lyx). Se não houver consulta, esse valor será NO_QUERY.
5. o usuário que tuitou (robotickilldozr)
6. o texto do tweet (Lyx é legal)

Para obter mais informações, consulte o artigo Twitter Sentiment Classification with Distant Supervision em https://cs.stanford.edu/people/alecmgo/papers/TwitterDistantSupervision09.pdf

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Página inicial : http://help.sentiment140.com/home

• Código -fonte: tfds.datasets.sentiment140.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): sem notas de versão.

• Tamanho do download : 77.59 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 305.13 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	498
'train'	1.600.000

• Estrutura de recursos :

FeaturesDict({
    'date': Text(shape=(), dtype=string),
    'polarity': int32,
    'query': Text(shape=(), dtype=string),
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
    'user': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentação do recurso:

Funcionalidade	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
encontro	Texto		fragmento
polaridade	tensor		int32
inquerir	Texto		fragmento
texto	Texto		fragmento
do utilizador	Texto		fragmento

• Chaves supervisionadas (Veja as_supervised doc ): ('text', 'polarity')

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@ONLINE {Sentiment140,
    author = "Go, Alec and Bhayani, Richa and Huang, Lei",
    title  = "Twitter Sentiment Classification using Distant Supervision",
    year   = "2009",
    url    = "http://help.sentiment140.com/home"
}