Chinese Sentiment Analyze
Conjunto de datos chino que combina reseñas de publicaciones sociales y de comercio electrónico (Weibo), útil para la detección automática de sentimientos (positivos, neutrales, negativos).
Datos de texto en chino (reseñas y redes sociales), formato JSON/CSV, 182762 ejemplos
MIT
Descripción
Chinese Sentiment Analyze es un conjunto de datos que combina dos fuentes principales: reseñas de productos (reseñas de compras) y mensajes de la plataforma Weibo. Está diseñado para el análisis de los sentimientos en chino, lo que permite clasificarlos en categorías como positivos, neutrales o negativos.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Modelos de entrenamiento de PNL para la clasificación de los sentimientos en mandarín
- Desarrolle herramientas de análisis de opinión para aplicaciones comerciales o sociales
- Probando la solidez de los modelos multilingües en textos chinos cotidianos
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí. Podemos completar este corpus con otras áreas de opinión (política, cine, servicios públicos) o refinar las etiquetas de los sentimientos (nivel de intensidad, emoción específica). Una traducción paralela o una segmentación por tema también reforzarían el interés lingüístico y de aplicación del conjunto de datos.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Proyectos de PNL chinos
- Análisis de opinión en redes sociales
- Modelos multilingües
🔧 Herramientas compatibles
- PyTorch
- Hugging Face Transformers
- SpaCy
- FastText
💡 Consejo
Si desea combinar este corpus con datos de otros idiomas, asegúrese de equilibrar las proporciones para evitar sesgos lingüísticos durante el ajuste.
Preguntas frecuentes
¿Cuántas etiquetas de sentimientos hay disponibles en este conjunto de datos?
Depende de la versión: algunas anotaciones son binarias (positivas/negativas), otras incluyen una clase neutra para una clasificación trinaria.
¿Se puede usar este conjunto de datos para textos largos?
En su mayor parte, los textos son cortos o medianos (reseñas, publicaciones), pero el conjunto de datos se puede completar con datos más largos si es necesario.
¿Se puede usar para entrenar un modelo de negocio?
Sí, la licencia del MIT permite un uso comercial sin restricciones, incluso en productos distribuidos.
