文本分析和情感分析 用于产品评论注释的文本分析和情感分析。 输入 ： 使用“ AmazonComments.csv”，其中包含使用某些R代码从亚马逊获取的评论。 输出 ： 词云 CSV文件-每个评论注释的情感极性。“ AmazonReviewSentimentAnalysis.csv” 我们发现，在611条评论中，有49条具有负极性，而562条具有正极性或中性极性。 从否定词云中，我们看到诸如说明，手册，订购，购买，用户指导，联系方式，服务之类的单词。这意味着可能会有一些关于用户手册/控

细粒度用户评论情感分析 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户，挖掘用户情感等方面有实质性的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐，智能搜索，产品反馈，业务安全等。 依赖 Python 3.5 PyTorch 0.4 数据集 使用AI Challenger 2018的细粒度用户评论情感分析数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。 数据说明 数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务，位置等要素；；层次二为