我正在尝试训练一个LSTM模型，用于对产品评论和推文等短文本进行情感分类。
我正在寻找一个标记积极/消极/中性的训练集，有没有这样的东西（免费研究）真的是基于人类标签，而不是基于开头或表情符号？Ive只发现了一些小的训练，这让我的成绩很差。Iv'e试图增加我的网络和堆叠层的大小，但没有改进。
为了开始获得合理的结果（F1>0.8），这样的训练集的最小大小是多少。
你只需要列出100个左右的否定形容词和肯定形容词。
请参阅：
http://na2english.wikispaces.com/file/view/ADJECTIVES%20TO%20DESCRIBE%20FILMS.pdf/400672720/ADJECTIVES%20TO%20DESCRIBE%20FILMS.pdf
http://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1011/1011.4623.pdf
如果你使用它们，显然会引用它们，但语言是免费的，所以你可以在工作中使用它们。
可能比您构建的数据库的大小更重要的是，选择针对特定应用程序的单词以提高效率。
你是将这个项目用于特定的商业用途，还是作为一项更广泛的研究工作？