Subjectivity 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 | Subjectivity datasets of Movie Review Data |
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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 | The starting points for data acquisition were snippets of movie reviews from Rotten Tomatoes (http://www.rottentomatoes.com/) and plot summaries for movies from the Internet Movie Database (http://www.imdb.com). The html files under the folder subj are webpages containing Rotten Tomatoes snippets; the html files under the folder obj are pages containing IMDb plot summaries. |
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 |
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データの変数(パラメーター)の変数名 | OBJECTIVE SENTENCES(TEXT)|SUBJECTIVE SENTENCES(TEXT) |
データの概要説明 | This data is distributed as movie-review data for use in sentiment-analysis experiments, which includes 5000 subjective and 5000 objective processed sentences. Introduced in Pang/Lee ACL 2004 (Released June 2004). 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. |
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入手したいデータ/ツール | |
可視化情報 | |
サンプルデータ |
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