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[深度学习] NLPCC2013评估任务_跨领域情感分类

说明：给定已标注倾向性的英文评论数据和英文情感词典，要求只利用给出的英文情感资源进行中文评论的情感倾向分类。该任务注重考察多语言环境下情感资源的迁移能力，有助于解决不同语言中情感资源分布的不均衡问题。情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] NLPCC2013评估任务_中文微博情绪识别

说明：该语料主要用于识别出整条微博所表达的情绪，不是简单的褒贬分类，而是涉及到多个细粒度情绪类别(例如悲伤、忧愁、快乐、兴奋等)，属于细粒度的情感分类问题。情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] NLPCC2013评估任务_中文微博观点要素抽取

说明：该语料主要用于识别微博观点句中的评价对象和极性。训练数据由两个微博主题组成，每个主题各一百条，内含标注及数据说明。情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[深度学习] NLPCC2014评估任务2_基于深度学习的情感分类

说明：该语料共包含中文和英文两种语言，主要是商品评论，评论篇幅都比较短，可以被应用于篇章级或者句子级的情感分析任务。数据集被分为训练数据、测试数据、带标签的测试数据三个文件，共有正向和负向两种极性。情感分析资源大全：http://blog.csdn.net/qq280929090/article/details/70838025
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[机器学习] python编程笔记

说明： python编程笔记python编程笔记python编程笔记python编程笔记python编程笔记
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[机器学习] ICT FA-931操作指導書

说明： ICT FA-931操作說明，操作规范，高效调试程式和夹具。
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[机器学习] OpenCV 3 计算机视觉 Python语言实现

说明： OpenCV是开源，跨平台的计算机视觉库，由英特尔公司发起并参与开发，在商业和研究领域中可以免费使用。作为当前流行的动态语言之一，Python不仅使用非常简单，而且功能强大。通过Python来学习OpenCV框架，可让读者快速理解计算机语言的基本概念以及重要算法。
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