文件名称：MAMS-for-ABSA:用于基于方面的情感分析的多方面多情感数据集
文件大小：686KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-29 19:34:59
natural-language-processing dataset aspect-based-sentiment-analysis Python
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
【文件预览】：
MAMS-for-ABSA-master
----data()
--------MAMS-ATSA()
--------MAMS-ACSA()
--------sentiment_dict.json(3KB)
----src()
--------aspect_term_model()
--------aspect_category_model()
--------module()
----LICENSE(11KB)
----README.md(1KB)
----test.py(259B)
----preprocess.py(129B)
----train()
--------make_optimizer.py(831B)
--------__init__.py(0B)
--------eval.py(829B)
--------make_aspect_category_model.py(3KB)
--------make_aspect_term_model.py(2KB)
--------test.py(819B)
--------make_data.py(4KB)
--------train.py(3KB)
----data_process()
--------data_process.py(3KB)
--------utils.py(10KB)
--------dataset.py(702B)
--------vocab.py(1KB)
----.gitattributes(66B)
----config.yml(1KB)
----train.py(262B)