awesome nlp sentiment analysis

Awesome-NLP-Sentiment-анализ

Соберите наборы данных, документы, реализации с открытым исходным кодом, связанные с полем NLP, особенно анализ настроений, эмоциональное распознавание причины, объекты оценки и извлечение слов оценки.

Документы и? Коды

Анализ настроений

1. Глубокое обучение для анализа настроений: опрос. бумага

Эмоциональная атрибуция

1. Ансамблевый подход к эмоциям вызывает обнаружение с помощью экстракции событий и многоцелевых SVM. бумага

2. Эмоции, основанные на событиях, вызывают извлечение с помощью строительства корпуса. бумага

3. Подход ответа на вопрос к эмоциям вызывает извлечение. бумага

4. Метод начальной загрузки для автоматического приобретения правил на эмоциях вызывает извлечение. бумага

5. Эмоции вызывают обнаружение для китайских микроблога на основе модели ECOCC. бумага

6. Эмоции вызывают обнаружение с лингвистическими конструкциями. бумага

7. Эмоции вызывают извлечение, сложная задача с строительством корпуса. бумага

8. Извлечение причин эмоций из текста. бумага

9. Эмоциональный метод распознавания причин, основанный на нейронной сети E-CNN. бумага

10. Эмоциональный метод распознавания причин на основе модели маркировки последовательности. бумага

11. Исследование автоматического метода эмоциональной атрибуции на основе текста. бумага

12. Модель нейронной сети совместной привлекательности для анализа эмоций приводит к эмоциональному контексту. бумага

13. Извлечение пары эмоций: новая задача для анализа эмоций в текстах. бумажный код

Объект оценки и извлечение слов оценки

4. Мелкозернистое добыча мнений с рецидивирующими нейронными сетями и встроениями слов. бумажный код

5. На основе символов Bilstm-CRF, включающий POS и словаря для извлечения целевых значений Китая. бумажный код

6. Единая модель для извлечения целевой точки зрения и прогнозирования целевых настроений. бумажный код

7. Обзор изучения извлечения объектов оценки. бумага

8. Используйте модель памяти длины глубины и краткосрочной памяти для совместной извлечения оценочных слов и объектов оценки. бумага

9. Исследование извлечения объектов комментариев на основе семантических и синтаксических зависимостей. бумага

10. Идентификация элемента по умолчанию объекта оценки на основе условного случайного поля. бумага

11. Исследования по извлечению объектов Китая Вейбо на основе CRF и онтологии домена. бумага

12. Исследования по методам анализа эмоциональной тенденции, основанных на Weibo. бумага

13. Исследование объектов оценки и извлечения полярности на основе итеративной двухэтапной модели CRF. бумага

14. Исследование метода извлечения объектов оценки на основе синтаксических функций. бумага

15. Китайская оценка предложения. Извлечение объекта на основе каскадных CRF. бумага

16. Извлечение и дискриминация объектов оценки и их тенденций. бумага

17. Оценка объекта эмоциональная кластеризация на основе неполной информационной системы. бумага

18. Изучение характеристик экстракции объектов оценки на основе CRF. бумага

19. Извлечение объектов оценки на основе основных предложений и синтаксических отношений. бумага

20. Исследование автоматической идентификации объектов оценки продукта для конкретных областей. бумага

21. Извлечение объекта оценки и его анализ тенденций. бумага

22. Аспект извлечения для добычи мнений с глубокой сверточной нейронной сетью. бумага

23. Рекурсивные нервные условные случайные поля для анализа настроений на основе аспектов. бумага

24. Связанное многослойное внимание для совместной эксплуатации аспектов и терминов мнений. бумага

? Набор данных

Объект оценки и извлечение слов оценки

• Semeval-2014 Задача 4

• Китайские данные анализа настроений Weibo

• Наборы данных Baidu, Mafengwo и Dianping

• Эмоциональные причины для набора данных