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

细粒度用户评论情感分析 在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户，挖掘用户情感等方面有实质性的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐，智能搜索，产品反馈，业务安全等。 依赖 Python 3.5 PyTorch 0.4 数据集 使用AI Challenger 2018的细粒度用户评论情感分析数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。 数据说明 数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务，位置等要素；；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”，“排队等候时间”等细粒度要素。评价对象的具体

Deep Learning for Sentiment Analysis : A Survey（深度学习情感分析综述）

该数据集包括了四个领域的中文评论：笔记本电脑、汽车、相机和手机，评论属于 二分类 任务及正面或负面。可被用作于 自然语言处理 中情感分类任务

Deep_Learning_for_Aspect-Based_Sentiment_Analysis_A_Comparative_Review Hai Ha Do

在云上进行情感分析的全面评估 Ashwin Nalwade，陈名喜。 科技栈 应用程序和数据：Python，Flask，Gunicorn，CSS，spaCy，PyTorch，Pandas，HuggingFace。 云：Paperspace的Google Cloud Platform（GCP），IBM Cloud，Gradient Cloud。 容器：Docker [Docker Hub]，Kubernetes，Google Kubernetes Engine。 跨平台比较 我们在3个不同的云平台上测试了不同的方法，并通过在GPU上运行时使用探查器来分析训练时间[历时平均值]，准确性和内存利用率[峰值]。 GPU详细信息[Colab Pro] Fri Nov 27 20:47:34 2020 +----------------------------------------------

自杀情绪分析 使用的算法：准确性（运行代码仅使用准确性测试数据） 逻辑回归 随机森林 支持向量机 纳维·贝叶斯（Navie Bayes）提出的方法论 通过Kaggle网站（ 获得的数据集正向推文通过Git中心存储库获得的负向推文正向推文标记为0负向推文标记为1余额数据集创建了5000条积极的推文5000条负面的推文 数据预处理 删除了推文中的URL和标点符号 代币化 抽干-抽干机PorterStemmer 词法分解-使用的词法分解器是WordNetLemmatizier 收集词和词法后，收集唯一的单词（指定代码中使用的函数名称） 使用代码中提到的功能删除停用词删除停用词后，唯一词 删除较少的频率词删除较少的频率词后的字数 特征提取去除频率较低的单词后，通过去除数字来形成新列表2使用了方法 CountVectorizer（定义公式）用于将唯一和频繁的单词转换为矢量 在删除频率较低的单

python实现，包含贝叶斯估计、情感分析、分词等几个文件

用TensorFlow和Keras实现烂番茄上影评的情感分析，包括data processing， model，train&test;