Multi-label Classification with BERT; Fine Grained Sentiment Analysis from AI challenger

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

基于深度学习框架的短文本情感分析方法研究.pdf

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机器学习情感分析通用数据集

有一些典型的表情，用于分析情感。可用于人脸识别方面或者情感建模方面都可以。。属于人工智能与模式识别

从读取文件、去除重用词、正则化、到词向量、再到预测分类。最后ROC曲线评估，一整套（带数据集），下载即运行。如果好用，还请给个好评

python爬虫爬取商品评论，提取各自特征，并让机器学会区分评论的褒贬性。利用支持向量机，以及逻辑线性回归取预测它的准确度，如果想要了解机器学习的朋友可以下载看看，有啥问题可以联系我

用于朴素贝叶斯的案例数据集，包括停用词和训练集

内含两个TXT文件，分别为褒义和贬义文件例如乱离 下流 挑刺儿 憾事 日暮途穷 散漫 谗言 迂执 肠肥脑满 出卖 孱头 匪首 毒刑 惨死 偏激 荒凉 东山再起 责备 无赖 虚矫 遂意 得救 稳帖 谦诚 赞成 谦虚谨慎 清淡 佳境 患得患失 不惑 宰相肚里好撑船 查实 忠实 名手