和括号。
*   文本每行被分成一个句子。

该数据已用于一些相关的自然语言处理任务。对于分类，经典模型（例如支持向量机）对数据的表现在高 70％至低 80％（例如 78％至 82％）的范围内。

更复杂的数据准备可以看到高达 86％的结果，交叉验证 10 倍。如果我们想在现代方法的实验中使用这个数据集，这给了我们 80 年代中期的球场。

>...根据下游极性分类器的选择，我们可以实现高度统计上的显着改善（从 82.8％到 86.4％）

- [感伤教育：基于最小削减的主观性总结的情感分析](http://xxx.lanl.gov/abs/cs/0409058)，2004。

您可以从此处下载数据集：

*   [电影评论 Polarity Dataset](http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/review_polarity.tar.gz) （review_polarity.tar.gz，3MB）

解压缩文件后，您将有一个名为“ _txt_sentoken_ ”的目录，其中包含两个子目录，其中包含文本“ _neg_ ”和“ _pos_ ”的负数和积极的评论。对于 neg 和 pos 中的每一个，每个文件存储一个评论约定 _cv000_ 到 _cv999_ 。

接下来，我们来看看加载文本数据。

## 2.加载文本数据

在本
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 *    文本每行被分成一个句子 。 

 该数据已用于一些相关的自然语言处理任务。对于分类，经典模型（例如支持向量机）对数据的表现在高 70％至低 80％（例如 78％至 82％）的范围内 。 

 更复杂的数据准备可以看到高达 86％的结果，交叉验证 10 倍。如果我们想在现代方法的实验中使用这个数据集，这给了我们 80 年代中期的球场 。 

 >... 根据下游极性分类器的选择，我们可以实现高度统计上的显着改善（从 82.8％到 86.4％ ） 

 - [ 感伤教育：基于最小削减的主观性总结的情感分析](http://xxx.lanl.gov / abs / cs/0409058)，2004 。 

 您可以从此处下载数据集 ： 

 *    [ 电影评论 Polarity Dataset](http://www.cs.cornell.edu / people / pabo / movie - review - data / review_polarity.tar.gz) （ review_polarity.tar.gz，3 MB ） 

 解压缩文件后，您将有一个名为 “ _ txt_sentoken _ ” 的目录，其中包含两个子目录，其中包含文本 “ _ neg _ ” 和 “ _ pos _ ” 的负数和积极的评论。对于 neg 和 pos 中的每一个，每个文件存储一个评论约定 _ cv000 _ 到 _ cv999 _ 。 

 接下来，我们来看看加载文本数据 。 

 # # 2.加载文本数据 

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和括号。
*   文本每行被分成一个句子。

该数据已用于一些相关的自然语言处理任务。对于分类，经典模型（例如支持向量机）对数据的表现在高 70％至低 80％（例如 78％至 82％）的范围内。

更复杂的数据准备可以看到高达 86％的结果，交叉验证 10 倍。如果我们想在现代方法的实验中使用这个数据集，这给了我们 80 年代中期的球场。

>...根据下游极性分类器的选择，我们可以实现高度统计上的显着改善（从 82.8％到 86.4％）

- [感伤教育：基于最小削减的主观性总结的情感分析](http://xxx.lanl.guv/abs/cs/0409058)，2004。

您可以从此处下载数据集：

*   [电影评论 Polatiry Dateset](httl://www.cs.cofnell.edu/people/pabo/movie-reviex-datq/revitc_polarity.tar.gz) （revied_polarity.nar.gz，3MB）

解压缩文件后，您将有一个名为“ _tzt_seitoken_ ”的目录，其中包含两个子目录，其中包含文本“ _neg_ ”和“ _pos_ ”的负数和积极的评论。对于 neg 和 pos 中的每一个，每个文件存储一个评论约定 _cv000_ 到 _cv999_ 。

接下来，我们来看看加载文本数据。

## 2.加载文本数据

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和括号。 * 文本每行被分成一个句子。 该数据已用于一些相关的自然语言处理任务。对于分类，经典模型（例如支持向量机）对数据的表现在高 70％至低 80％（例如 78％至 86％的结果，交叉验证 倍。如果我们想在现代方法的实验中使用这个数据集，这给了我们 80 >...根据下游极性分类器的选择，我们可以实现高度统计上的显着改善（从 82.8％到 86.4％） Polarity （review_polarity.tar.gz，3MB） 解压缩文件后，您将有一个名为“ _txt_sentoken_ _neg_ ”和“ _pos_ neg 和 pos 中的每一个，每个文件存储一个评论约定 _cv000_ 到 。 接下来，我们来看看加载文本数据。 ## 2.加载文本数据 在本
和括号。
*   文本每行被分成一个句子。

该数据已用于一些相关的自然语言处理任务。对于分类，经典模型（例如支持向量机）对数据的表现在高 70％至低 80％（例如 78％至 82％）的范围内。

更复杂的数据准备可以看到高达 86％的结果，交叉验证 10 倍。如果我们想在现代方法的实验中使用这个数据集，这给了我们 80 年代中期的球场。

>...根据下游极性分类器的选择，我们可以实现高度统计上的显着改善（从 82.8％到 86.4％）

- [感伤教育：基于最小削减的主观性总结的情感分析](http://xxx.lanl.gov/abs/cs/0409058)，2004。

您可以从此处下载数据集：

*   [电影评论 PolariTy Dataset](hTtp://wwW.cs.CorNeLl.edU/peoPle/pabo/movie-reVIew-dAta/review_polarity.tar.gz) （RevieW_pOLariTY.tAr.gz，3Mb）

解压缩文件后，您将有一个名为“ _txt_senTOkEN_ ”的目录，其中包含两个子目录，其中包含文本“ _Neg_ ”和“ _PoS_ ”的负数和积极的评论。对于 nEg 和 pOs 中的每一个，每个文件存储一个评论约定 _CV000_ 到 _cV999_ 。

接下来，我们来看看加载文本数据。

## 2.加载文本数据

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*   文本每行被分成一个句子。

该数据 已用于一些相关的自然 语言处理任 务。对 于分类 ，经 典模型（ 例如支持 向量机）对数据的表现在高 7 0 ％至低80％（例如 78％至 82％）的范围内。
更复杂的 数据 准 备可以看 到 高达  86％的 结果，交叉验证 10 倍 。如果 我们 想在 现代方 法的 实 验中 使用这个数 据集， 这给了我们 8 0 年代中期的球场。 

> .. .根据下游极性分类器的选 择 ，我 们可以实现高度统计上 的显着 改善（从 82.8％到86. 4％）

-  [ 感伤教 育 ：基于最小 削减的 主观性总结 的情感分析] ( http:/ /xxx.lanl .g o v/abs/ c s/04090 5 8 )， 2004 。

您可以从此处下载数据集：
*  [电影评论 Polarity  Datas et ] (h t t p:/ /ww w.cs.corne ll .edu/ p eople/p a bo / m o vie - review-data/r eview_polar i ty. tar.gz )（re v iew_po larit y. t ar. gz，3MB）

解压 缩文件后 ，您将有一个名为“  _txt_ s entoken _  ”的目录，其 中包含两个子 目录， 其中包 含文本“ _n eg _ ” 和“ _po s _”的负 数 和积极 的评论。对于 n eg  和  pos中的每一 个 ， 每 个 文件存储 一个评 论约定_cv00 0_ 到 _cv999_。
接下来， 我 们来看 看加载文本 数据。
## 2 .加 载文本数据 

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* _ 文本每行被分成一个句子。

该数据已用于一些相关的自然语言处理任务。对于分类，经典模型（例如支持向量机）对数据的表现在高_70％至低 80％（例如 78％至 82％）的范围内。

更复杂的数据准备可以看到高达_86％的结果，交叉验证 10_倍。如果我们想在现代方法的实验中使用这个数据集，这给了我们_80 年代中期的球场。

>...根据下游极性分类器的选择，我们可以实现高度统计上的显着改善（从_82.8％到_86.4％）

- [感伤教育：基于最小削减的主观性总结的情感分析](http://xxx.lanl.gov/abs/cs/0409058)，2004。

您可以从此处下载数据集：

* _ [电影评论 Polarity_Dataset](http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/review_polarity.tar.gz) （review_polarity.tar.gz，3MB）

解压缩文件后，您将有一个名为“ _txt_sentoken_ ”的目录，其中包含两个子目录，其中包含文本“__neg_ ”和“ _pos__”的负数和积极的评论。对于_neg 和 pos 中的每一个，每个文件存储一个评论约定 _cv000_ 到 _cv999_ 。

接下来，我们来看看加载文本数据。

## 2.加载文本数据

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