Sentiment polarity datasets of Movie Review Data
作成日：2015年11月24日 最終更新日：2015年11月24日
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提出者情報
| データジャケットの題名 | Sentiment polarity datasets of Movie Review Data |
|---|---|
| データの所在・所有者 | http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/ |
| データ収集方法やコスト | This data consists of unprocessed, unlabeled html files from the IMDb archive of the rec.arts.movies.reviews newsgroup, http://reviews.imdb.com/Reviews. |
| データの共有について | その他 |
| データの共有について (その他を選ばれた方) |
データの分析・シミュレーションについて
| データの種類 | テキスト |
|---|---|
| データの変数（パラメーター）の変数名 | NEGATIVE REVIEW|POSITIVE REVIEW|REVIEW TEXT(DOCUMENT) |
| データの概要説明 | This data is distributed as movie-review data for use in sentiment-analysis experiments, which includes 1000 positive and 1000 negative processed reviews. Introduced in Pang/Lee ACL 2004 (Released June 2004). The names of the two subdirectories in that folder, pos and neg, indicate the true classification (sentiment) of the component files according to our automatic rating classifier. Available are collections of movie-review documents labeled with respect to their overall sentiment polarity (positive or negative) or subjective rating (e.g., two and a half stars) and sentences labeled with respect to their subjectivity status (subjective or objective) or polarity. |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセス | sentiment classification/summarization/sentiment categorization/sentiment polarity/rating evaluation |
| 想定しているデータの分析・シミュレーションプロセスの結果 （データ分析結果／ツールの出力／典型例など） | polarity of reviews/summarized reviews/clusters/categories |
| 上記の分析・シミュレーションプロセス以外に期待する分析 |
その他
| 自由記述 | Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan, Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques, Proceedings of EMNLP 2002. Bo Pang and Lillian Lee, A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts, Proceedings of ACL 2004. Bo Pang and Lillian Lee, Seeing stars: Exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales, Proceedings of ACL 2005. |
|---|---|
| 入手したいデータ／ツール | |
| 可視化情報 | |
| サンプルデータ |
2022年02月13日
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