- 대상 데이터 : 네이버 쇼핑 리뷰
- 총 200,000개 리뷰로 구성된 데이터로 평점이 5점 만점에 1, 2, 4, 5인 리뷰들로 구성된 데이터
- 평점이 4, 5인 리뷰들에 긍정을 의미하는 레이블 1을, 평점이 1, 2인 리뷰들에 부정을 의미하는 레이블 0
- 3점인 리뷰는 긍부정 유무가 애매하여 데이터 구성 시에 제외됨
- 다운로드 링크 : https://github.com/bab2min/corpus/tree/master/sentiment
- 분류 모델 : GRU
- 출처 : [딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1107 네이버 쇼핑 리뷰 감성 분류하기(Naver Shopping Review Sentiment Analysis)
'IT 와 Social 이야기 > NLP 자연어처리' 카테고리의 다른 글
[온라인새벽기도] 하나님 손에 붙들리라 (0) | 2021.05.26 |
---|---|
[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1108 BiLSTM으로 한국어 스팀 리뷰 감성 분류하기 (0) | 2021.05.25 |
[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1106 네이버 영화 리뷰 감성 분류하기(Naver Movie Review Sentiment Analysis) (2) | 2021.05.25 |
[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1105 나이브 베이즈 분류기(Naive Bayes Classifier) (0) | 2021.05.25 |
[딥러닝을이용한 자연어 처리 입문] 1104 IMDB 리뷰 감성 분류하기(IMDB Movie Review Sentiment Analysis) (0) | 2021.05.25 |