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本文目录一览：

• 1、吐血整理!42个人工智能机器学习数据集推荐
• 2、实践Twitter评论情感分析(数据集及代码)
• 3、基于Python情感分析,制定交易策略

吐血整理!42个人工智能机器学习数据集推荐

1、Github：公共数据集集合，主题涉及农业、交通等，还包括机器学习模型。Azure公共数据集：提供原型设计、测试所需数据，覆盖政府、机构数据、统计科学数据等。Snowflake数据集市：超过650个实时、可查询数据集，覆盖第三方数据提供商和服务。

实践Twitter评论情感分析(数据集及代码)

1、数据预处理与清洗数据清洗就像整理凌乱的办公室，去除无用信息如@user标记，移除标点、数字和特殊字符，以及短单词，以减少噪声和偏差。通过符号化和词干提取，使数据更结构化，便于后续分析。 数据可视化与探索通过词云分析，我们能观察评论中情感的分布，并进一步区分不同类别。

2、IMDb数据集，位于kaggle.com/lakshmi25npa，提供电影评论的情感二分类，正负情感样本各25000条。电影评论情感数据集，名为Thumbs up？： sentiment classification using machine learning techniques，包含10662条样本，常用10折交叉验证进行测试。

3、Stanford Sentiment Treebank包含11，855个电影评论，详细标注了情感和语法结构，由3位人工标注。美国航空公司的负面情绪分析数据集，14，641条Twitter评论，分为positive/negative/neutral，且进一步细分为具体问题类别。最后是一个平衡标签的子集，适合个人、教育和学术用途，包含5，000条评论。

4、数据集包含14641条评论，划分比例为8：1：1，正面负面中性比为1：3：1。这是一个关于美国主要航空公司问题的社交媒体情感分析任务。数据从2015年2月的Twitter中抓取，参与者首先分类为正面、负面和中性推文，随后对负面原因（如“航班延误”或“服务粗鲁”）进行分类。以下为示例数据。

基于Python情感分析,制定交易策略

总结而言，情感分析与交易策略结合，能提供市场情绪洞察，改善决策，强化策略表现。通过Python库与工具，可构建适应市场变化的策略。不过，需注意情感分析仅是整体方法的一部分，应与其他分析技术综合使用。持续优化策略以适应动态交易环境。

这类方法将文本转换为文本矩阵，如Bag of Words模型，然后交给训练好的分类器进行情感识别和分类。Python中的SnowNLP库使用了朴素贝叶斯方法，通过已标注情感极性的语句进行训练，但官方提供的训练集主要针对商品评价，因此在其他领域的应用可能需要自建训练集。

分词最常用工具是jieba分词包，基于Trie树结构生成有向无环图，采用动态规划找出最大概率切分组合，并使用HMM模型识别未登录词。词云绘制用于视觉化查看分词效果。词典匹配阶段，分析评论数据情感倾向，通过词典匹配方法识别正面、负面情感词。结合知网发布的词表，构建情感词表，包括正面、负面情感词。