1.5.4 常用语料库
情感／观点／评论的语料库如下。
1．ChnSentiCorp_htl_all数据集
数据概览：七千多条酒店评论数据，五千多条正向评论，两千多条负向评论。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ChnSentiCorp_htl_all/intro.ipynb
2．waimai_10k数据集
数据概览：某外卖平台收集的用户评价，正向四千条，负向约八千条。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/waimai_10k/intro.ipynb
3．online_shopping_10_cats数据集
数据概览：十个类别生活产品，共六万多条评论数据，正、负向评论各约三万条。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/online_shopping_10_cats/intro.ipynb
4．weibo_senti_100k数据集
数据概览：十万多条，带情感标注新浪微博，正负向评论约各五万条。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/weibo_senti_100k/intro.ipynb
5．simplifyweibo_4_moods数据集
数据概览：三十六万多条，带情感标注新浪微博，包含四种情感（喜悦约二十万条，愤怒、厌恶、低落各约五万条）。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/simplifyweibo_4_moods/intro.ipynb
6．dmsc_v2数据集
数据概览：二十八部电影，超七十万用户，超二百万条评分／评论数据。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/dmsc_v2/intro.ipynb
7．yf_dianping数据集
数据概览：二十四万家餐馆，五十四万用户，四百四十万条评论／评分数据。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/yf_dianping/intro.ipynb
8．yf_amazon数据集
数据概览：五十二万件商品，一千一百多个类目，一百四十二万用户，七百二十万条评论／评分数据。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/yf_amazon/intro.ipynb
中文命名实体识别的语料库如下。
dh_msra数据集
数据概览：五万多条中文命名实体识别标注数据（包括地点、机构、人物）。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/dh_msra/intro.ipynb
推荐系统的语料库如下。
1．ez_douban数据集
数据概览：五万多部电影（三万多部有电影名称，两万多部没有电影名称），2.8万用户，280万条评分数据。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/ez_douban/intro.ipynb
2．dmsc_v2数据集
数据概览：28部电影，超七十万用户，超二百万条评分／评论数据。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/dmsc_v2/intro.ipynb
3．yf_dianping数据集
数据概览：24万家餐馆，54万用户，440万条评论／评分数据。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/yf_dianping/intro.ipynb
4．yf_amazon数据集
数据概览：52万件商品，一千一百多个类目，142万用户，720万条评论／评分数据。
下载地址：
https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/blob/master/datasets/yf_amazon/intro.ipynb