Aspect-Based Sentiment Analysis: 一个面向情感分析的开源项目

Aspect-Based Sentiment Analysis: 一个面向情感分析的开源项目

Aspect-Based-Sentiment-Analysis A paper list for aspect based sentiment analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/Aspect-Based-Sentiment-Analysis

Aspect-Based Sentiment Analysis 是一个基于方面（Aspect）的情感分析项目，致力于细粒度的情感分析研究。该项目主要使用 Python 编程语言实现。

项目基础介绍

该项目是一个面向情感分析的研究项目，旨在对文本中的特定方面或目标进行情感极性分类。这种分析超越了传统的全局情感分析，提供了更深入的见解，可以识别出文本中对不同方面的具体情感态度。

核心功能

• 数据集集成：项目整合了多个知名的数据集，如 SemEval、Twitter、SentiHood 等，这些数据集为情感分析研究提供了丰富的实验基础。
• 模型实现：实现了多种先进的情感分析模型，包括基于递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制（Attention）、图卷积网络（GCN）等。
• 性能评估：提供了对模型性能的详细评估，包括准确率、召回率、F1 分数等指标。

最近更新的功能

• 模型优化：对已有模型进行了性能优化，提高了模型的准确度和效率。
• 数据增强：引入了新的数据增强方法，以增强模型的泛化能力。
• 代码重构：对项目代码进行了重构，使代码更加模块化和易于维护。
• 文档完善：更新了项目文档，增加了对模型使用和配置的详细说明，降低了用户的使用门槛。

通过这些更新，Aspect-Based Sentiment Analysis 旨在为情感分析领域的研究者和开发者提供更加完善和高效的工具。

Aspect-Based-Sentiment-Analysis A paper list for aspect based sentiment analysis. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/as/Aspect-Based-Sentiment-Analysis