已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/f2ce1da88290 在Android开发领域，日志收集是一项关键任务，它对于开发者调试、分析应用性能以及解决问题具有显著帮助。 在"Android-logging-aspect"项目中，提供了一种高效且灵活的日志收集机制，该机制通过AOP（面向切面编程）与Listener两种全局方式得以实现。 接下来我们将深入分析这两种技术。 AOP（面向切面编程）是一种编程思想，它使得开发者能够设定“切面”，这些切面能够被置入应用程序的多个位置，从而实现关注点的分离。 在Android平台中，我们一般借助Java或Kotlin的注解处理器工具，例如AspectJ或ButterKnife Zelezny，来达成AOP。 在此logging-aspect项目中，AOP技术或许被用于在特定方法调用前后自动嵌入日志记录代码，无需在每一个需要记录日志的地点手动编写日志语句。 例如，可以设定一个注解`@LogCall`，一旦该注解被施加于某个方法，就会在方法执行前后自动输出调用信息。 Listener（监听器）是Android开发中的一种常用模式，其目的是在特定事件出现时执行回调函数。 在该logging-aspect项目中，可能构建了一个全范围的Activity或Application监听器，用以监听整个应用的生命周期事件，并在这些事件被触发时记录相应的日志数据。 例如，可以在Activity的onCreate、onStart、onResume、onPause、onStop和onDestroy等生命周期方法中嵌入日志，以便洞察应用运行时的状态变化。 AOP与Listener的联合运用，可以使日志收集更加全面且无侵入性。 AOP能够捕获到方法级...

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