sentimiento140

• Descripción :

Sentiment140 le permite descubrir el sentimiento de una marca, producto o tema en Twitter.

Los datos son un CSV con los emoticones eliminados. El formato de archivo de datos tiene 6 campos:

1. la polaridad del tweet (0 = negativo, 2 = neutral, 4 = positivo)
2. la identificación del tweet (2087)
3. la fecha del tweet (sábado 16 de mayo 23:58:44 UTC 2009)
4. la consulta (lyx). Si no hay consulta, entonces este valor es NO_QUERY.
5. el usuario que tuiteó (robotickilldozr)
6. el texto del tweet (Lyx mola)

Para obtener más información, consulte el artículo Clasificación de sentimiento de Twitter con supervisión a distancia en https://cs.stanford.edu/people/alecmgo/papers/TwitterDistantSupervision09.pdf

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: http://help.sentiment140.com/home

• Código fuente : tfds.datasets.sentiment140.Builder

• Versiones :

  • 1.0.0 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de la descarga : 77.59 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 305.13 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No

• Divisiones :

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'date': Text(shape=(), dtype=string),
    'polarity': int32,
    'query': Text(shape=(), dtype=string),
    'text': Text(shape=(), dtype=string),
    'user': Text(shape=(), dtype=string),
})

• Documentación de características :

• Teclas supervisadas (Ver as_supervised ): ('text', 'polarity')

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@ONLINE {Sentiment140,
    author = "Go, Alec and Bhayani, Richa and Huang, Lei",
    title  = "Twitter Sentiment Classification using Distant Supervision",
    year   = "2009",
    url    = "http://help.sentiment140.com/home"
}