• "情感分析"是我本科的毕业设计, 也是我入门并爱上NLP的项目hhh, 当时网上相关语料库的质量都太低了, 索性就自己写了个爬虫, 一边标注一边爬, 现在就把它发出来供大家交流。因为是自己的项目,所以标注是相当认真的,还请了朋友帮忙校验,过滤掉了广告/太短/太长/表意不明等语料,语料质量是绝对可以保证的
• 带情感标注的微博语料数量: 10000(train.txt)+500(test.txt)
• 另一个项目对这个语料库进行了预处理, 用SVM/XGBoost/LSTM/Attention等各种机器学习和深度学习的方法训练了模型
  地址: https://github.com/dengxiuqi/WeiboSentiment

• 文档的每一行代表一条语料
• 每条语料的第一个数据为微博对应的mid,是每条微博的唯一标签,可以通过"https://m.weibo.cn/status/" + mid 访问到该条微博的网页(部分微博可能已被博主删除)
• 第二个数据为情感标签, 0表示负面, 1表示正面
• 其余后面部分都是微博文本
• 微博表情都被转义成[xx]的格式, 如:
  被标记为[doge]
  被标记为[允悲]
• 微博话题/地理定位/视频、文本超链接等都转义成了{%xxxx%}的格式，使用正则可以很方便地将其清洗

train.txt:

• 10000条语料, 根据情感倾向二分类标注, 作为训练集
• 对负面语料轻微过采样, 正: 负 = 5497:4503
  

test.txt:

• 500条语料, 依据情感倾向二分类标注
• 随机采样, 正: 负 = 7:3
• 作为测试集
  

topics/XXX.txt:

• 100条不同主题的语料, 未进行情感分类标注(文件里全部标注为1), 可用于舆情分析测试
• 当时还不会分布式爬虫, 所以爬的比较少, 不要嫌弃QAQ

• 训练集/测试集词频统计, 已去停用词, 不同的分词方法得到的结果会略有差异

• 训练SVM后查看支持向量, 得到了正面/负面情感最强烈的一些词汇