Sentiment analysis 是否有用于无监督培训的情绪论坛数据集？

我最近完成了一门机器学习课程，想制作一个论坛情绪分析工具，将其应用于股票相关论坛

其想法是：

捕获（文本挖掘）用户的评论，并评估其评论的情绪（积极、消极、中立）

捕捉这些评论之后发生的事情（股市），并相应地为用户分配权重（如果用户的情绪是正确的，并且市场遵循相同的方向，则权重更大）

将评论作为预测市场方向的工具

事实上，我自己做（关注论坛）加上我自己的技术分析和强制性尽职调查，这对我来说非常有效。我只是想尝试将其自动化一点，甚至允许一个程序来处理我的一些帐户（首先是纸面交易，如果它表现良好，在真实帐户中分配一些资金）

这将是我的第一个机器学习项目（只是作为一个概念的证明），所以任何意见将非常感谢

我发现的最大问题是，我想进行一次无监督的培训，我需要一个样本数据集来进行培训

问题：是否有任何已知的论坛情绪数据集可用于无监督培训？

---

我已经找到了一些情绪数据集（twitter、imbd、亚马逊评论），但它们非常特定于它们的利基（短信、电影、产品……），但我正在寻找更一般的数据。

因为您正在寻找一种无监督的方法，所以您可以使用与“真实案例场景”匹配的任何数据集。文本挖掘和情感分析通常是针对手头的问题定制的，因此很容易直接从真实数据开始。最好的方法是建立一个刮板，直接抓取你想要分析的论坛帖子。使用Python（beautifulsoup/selenium）可以非常轻松地构建刮板。网上有很多不错的教程，例如：

因为你正在寻找一种无监督的方法，你可以使用任何一组与你的“真实案例场景”相匹配的数据。文本挖掘和情感分析通常是针对手头的问题定制的，因此很容易直接从真实数据开始。最好的方法是建立一个刮板，直接抓取你想要分析的论坛帖子。使用Python（beautifulsoup/selenium）可以非常轻松地构建刮板。网上有很多不错的教程，例如：

谢谢；我没有从网站上删除数据的问题；我的问题是如何为每条评论指定一个有效的情绪值（积极、消极、中立），以便我可以使用该数据集进行无监督的培训。@ptolomeoxi如果需要为每条评论指定一个积极/消极/中立的标签，你不是真的在进行监督学习吗？很抱歉，Ptolomeo，可能我误解了你的问题，但我同意Darren的观点，如果你想为你的数据集的每个样本分配一个实验室，那么你就是在寻找一种有监督的方法。在无监督学习中，你不需要数据的标签；我没有从网站上删除数据的问题；我的问题是如何为每条评论指定一个有效的情绪值（积极、消极、中立），以便我可以使用该数据集进行无监督的培训。@ptolomeoxi如果需要为每条评论指定一个积极/消极/中立的标签，你不是真的在进行监督学习吗？很抱歉，Ptolomeo，可能我误解了你的问题，但我同意Darren的观点，如果你想为你的数据集的每个样本分配一个实验室，那么你就是在寻找一种有监督的方法。在无监督学习中，您不需要数据的标签。