ABSA-PyTorch 基于方面的情感分析，PyTorch实现。 基于方面的情感分析，使用PyTorch实现。 需求 火炬> = 0.4.0 numpy的> = 1.13.3 斯克莱恩 python 3.6 / 3.7 变形金刚 要安装需求，请运行pip install -r requirements.txt 。 对于非基于BERT的模型，需要，请参阅了解更多详细信息。 用法 训练 python train.py --model_name bert_spc --dataset restaurant 所有实现的模型都列在。 有关更多训练参数，请参见 。 请参阅以获取k倍交叉验证支持。 推理 有关基于非BERT的模型和基于BERT的模型，请参考 。 提示 对于非基于BERT的模型，训练过程不是很稳定。 基于BERT的模型对小数据集上的超参数（尤其是学习率）更敏感，请参阅。 为了释放BERT的真正功能，必须对特定任务进行微调。 评论/调查 邱锡鹏等。 “自然语言处理的预训练模型：调查。” arXiv预印本arXiv：2003.08271（2020）。 张磊，王帅和刘

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一共是4000条唐诗文本数据，进行了二分类情感标注，1表示积极情感，0表示消极情感。每一条唐诗数据是两句诗，个人感觉两句相对才能表达出稍微完整的情感倾向。