感情140

説明:

Sentiment140 を使用すると、Twitter でブランド、製品、またはトピックのセンチメントを発見できます。

データは、絵文字が削除された CSV です。データファイル形式には 6 つのフィールドがあります。

ツイートの極性 (0 = ネガティブ、2 = ニュートラル、4 = ポジティブ)
ツイートのID (2087)
ツイートの日付 (Sat May 16 23:58:44 UTC 2009)
クエリ (lyx)。クエリがない場合、この値は NO_QUERY です。
ツイートしたユーザー (robotickilldozr)
ツイートのテキスト (Lyx はクールです)

詳細については、 https: //cs.stanford.edu/people/alecmgo/papers/TwitterDistantSupervision09.pdf にある論文「遠隔監視による Twitter 感情分類」を参照してください。

追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索
ホームページ: http://help.sentiment140.com/home
ソースコード: tfds.datasets.sentiment140.Builder
バージョン:
- 1.0.0 (デフォルト): リリースノートはありません。
ダウンロードサイズ: 77.59 MiB
データセットのサイズ: 305.13 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:

スプリット	例
`'test'`	498
`'train'`	160万

機能構造:

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

機能のドキュメント:

特徴	クラス	Dtype
	特徴辞書
日にち	文章	ストリング
極性	テンソル	int32
クエリ	文章	ストリング
文章	文章	ストリング
ユーザー	文章	ストリング

監視されたキー( as_supervised docを参照): ('text', 'polarity')
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@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"
}

感情140 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

感情140