BI-LSTM-CRF用于方面提取-情感提取 数据->通过BDCI 2017基于主题的文本情感分析的训练数据修改的数据集： ://www.datafountain.cn/#/competitions/268/intro，最后访问时间2018/5/13 train.csv->培训文件大小：13652 dev.csv->开发文件大小：2000 test.csv->测试文件大小：2000 pre_data.py->生成用于随机嵌入和label2tag的字典 model.py-> BI-LSTM-CRF / BI-LSTM / LSTM-CRF / LSTM-CRF的实现 main.py->主文件 conlleval_rev.pl-> SINHAN NER任务的评估手稿 conlleval.py->此任务的评估指标，可用于序列标记任务

ASPECT工具插件集V1.3版本集成测试报告.docx

基于方面的情感分析 给定句子中的某个方面字词，预测该方面字词的情感标签 该项目的所有详细信息都可以在找到 MemNet代码是

方面提取 尝试进行方面提取任务的模型 如何执行范例 具有POS标签的LSTM CRF 将lstm_crf_pos_run.py ， word2id.pickle和best_model_lstm_crf_pos.pt文件放在同一目录中。 使用引号内的句子作为命令行参数运行lstm_crf_pos_run.py 。 （Python 2.7） 例如： python lstm_crf_pos_run.py "I like itallian pizza"

aspectj-1.9.4.jar的资源下载，用于Spring中的关于aspect的注释，本来想在官网上下载，但是不知道怎么的，官网的反应炒鸡慢。，找了一大圈子，突然发现自己电脑上有，所以打算分享给大家

1、@Aspect放在类头上，把这个类作为一个切面。 2、 @Pointcut放在方法头上，定义一个可被别的方法引用的切入点表达式。 3、5种通知。 3.1、@Before，前置通知，放在方法头上。 3.2、@After，后置【finally】通知，放在方法头上。 3.3、@AfterReturning，后置【try】通知，放在方法头上，使用returning来引用方法返回值。 3.4、@AfterThrowing，后置【catch】通知，放在方法头上，使用throwing来引用抛出的异常。 3.5、@Around，环绕通知，放在方法头上，这个方法要决定真实的方法是否执行，而且必须有返回值。

基于阿拉伯方面的情感分类_Arabic aspect based sentiment classification using BERT.pdf

整体最小二乘基本理论，介绍整体最小二乘基本原理，配合实例计算。

情感分类常用数据集Twitter，针对aspect term进行分类，极性分为positive，negative， neutral。只有训练集和测试集，移除了有矛盾的情感极性

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。