基于方面的情感分析 基于方面的情感分析任务专注于识别方面类别和文本中的情绪（正面，负面，中性）分类。 基于方面的情感分析的目的是确定针对特定方面表达的情感极性。 该系统基于使用支持向量机（SVM）的监督学习。 多标签svc分类器用于将笔记本电脑评论分为20个方面类别，还可以将评论分为正面，负面或中性。 对于每种情感，都使用多标签svc分类器。 系统的性能也与其他分类器进行了比较。 数据集 所需的库 Scikit学习 纳尔特克 大熊猫 麻木 PS：这是加德满都大学计算机科学与工程系最后一年的一个为期2个月的速成课程（NLP）的微型项目。

美国会计准则学会 方面类别情感分析的论文，模型和数据集，包含两个细粒度的子任务：方面类别检测（ACD）和方面类别情感分类（ACSC）。 要求 python 3.6 pytorch 1.3.0 艾伦纸0.9.0 用法 支持的数据集 SemEval-2014-Task-4-LAPT SemEval-2014-Task-4-REST SemEval-2014-Task-4-REST-DevSplits SemEval-2014-Task-4-REST-Hard SemEval-141516-大型REST-HARD SemEval-2015-Task-12-LAPT SemEval-2015-Task-12-REST SemEval-2015-Task-12-HOTEL SemEval-2016-Task-5-CH-CAME-SB1 SemEval-2016-Task-5-C

切面生成service-api接口 1.aspectj 切面获取注解信息 2.Java 反射获取属性信息 3.SpringContext 获取spring 容器beans 4.poi工具生成docx文档

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ln-aspect 在指定方法执行的前后插入特定函数，必须与 ln-events 一起使用。 安装 $ spm install ln-aspect --save 使用 var Aspect = require('ln-aspect'); // use ln-aspect 开发 本地 Web 服务 grunt 浏览器中访问 生成/查看 API 文档 grunt doc grunt 浏览器中访问 代码检查与单元测试 grunt test 发布组件到 SPM 源 grunt publish

aop 相关jar包（aopalliance-1.0.jar,aspectjweaver-1.6.9.jar,cglib-2.2.jar）

Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification 论文代码 作者： Yequan Wang Minlie Huang Li Zhao Xiaoyan ZHu

基于方面观点的挖掘实战（Python），Aspect-Based Opinion Mining (NLP with Python) , by Peter Min .

MAMS for ABSA 此存储库包含论文“ EMCLP-IJCNLP 2019， 挑战数据集和基于方面的情感分析的有效模型”的数据和代码。 彩信 MAMS是用于基于方面的情感分析（ABSA）的挑战数据集，其中每个句子包含至少两个具有不同情感极性的方面。 MAMS数据集包含两个版本：一个用于方面术语情感分析（ATSA），另一个用于方面类别情感分析（ACSA）。 要求 pytorch==1.1.0 spacy==2.1.8 pytorch-pretrained-bert==0.6.2 adabound==0.0.5 pyyaml==5.1.2 numpy==1.17.2 scikit-learn==0.21.3 scipy==1.3.1 快速开始 将经过预训练的GloVe（ ）文件glove.840B.300d.txt放在./data文件夹中。 修改config.py以选择任务，模型和

Spring基础jar包等等