标注语料库

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。

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。

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。

开源语料库的 DoubanConversationCorpus，蛮适合做聊天机器人或对话模型的训练语...

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。

语料的小工具里，AntConc算是入门选手的好伙伴。轻便、免费，界面不花哨但该有的功能都不缺。像你要找词频、看搭配、比对文本什么的，用它都挺顺。下载也简单，装完就能跑，不用配置一大堆环境。跑中文语料得注意，先把语料分好词，不然检索起来基本白搭。你可以用结巴分词提前，像这个搜狗语料库，就已经分好词了，直接拿来用挺方便。对话语料也能，比如Douban 对话库，搞聊天机器人、语言模型啥的适合。AntConc 虽然界面是英文的，但操作直观，点几下就上手。最常用的就是词表和共现词两个功能，新手别贪多，先把这两个玩熟。如果你想全库检索或者对数据库玩高级点的东西，像全库检索系统、SQL Server或Ora

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。

电子病历的信息抽取工作里，命名实体和实体关系的整理真的挺重要的。这份语料库挺有料的，标注得也够细，像是症状、药物名称、检查项目这类实体，还有它们之间的因果、对应等关系，全都一网打尽。 中文病历的标注说难不难，说简单也不简单。这份资料的好处是有医生一起参与规范制定，标注的一致性也还不错——实体一致性有 0.922，关系的也有 0.895，靠谱，后续搞模型训练也不容易出锅。 如果你之前折腾过NER或者RE任务，应该懂这个资源多实用。想训练医疗文本模型，或者搞临床决策支持系统，直接拿来用就顺手，格式清晰，文本量也够——992 份病历，量不大不小，调模型刚刚好。 而且这套东西也适合跟自然语言的一些工具

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。