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

Spring+Aspect所需jars，包括Spring-aop、Spring-Aspect、aopalliance-1.0、Aspect Jweaver-1.8.7等包，个人学习时从各地凑出来的，送上资源免得各位大大们继续跟我一样还得花时间从各地一点一点地去凑这几个包。