YAO's: https://github.com/liuyaox/sentiment_analysis (Keras & PyTorch)
Sentiment Analysis 按粒度可分为3种:
其中, Aspect Level 的 Sentiment Analysis (ABSA) 按 Aspect 类型又可分为2种:
ATSA: Aspect-Term Sentiment Analysis
Aspect-Term:不固定,不唯一,有很多Term共同表示同一种 Aspect,如 image, photo, picture 都是 Term。相关任务是 To group the same aspect expressions into a category,如上面三者可都归为 Image 这一 category
ACSA: Aspect-Category Sentiment Analysis
Aspect-Category:表示一种 Aspect,固定而唯一,如上例中的 Image
Deep Learning for Sentiment Analysis : A Survey - 2018
Chinese:就喜欢看综述论文:情感分析中的深度学习
YAO: 2017年及之前的论文综述,讲了三种粒度级别的情感分析,Related Tasks(包括Aspect Extraction, Opinion Extraction, Sentiment Composition等),带有词嵌入的情感分析,以及嘲讽 Detection,Emotion 分析等。
【Great】Deep learning for Aspect-level Sentiment Classification: Survey, Vision and Challenges - ECNU2019
综述了目前基于深度学习的Aspect Level Sentiment Classification,提供了数据集,并对比了经典的SOTA模型。
Code: https://github.com/12190143/deep-learning-for-aspect-level-sentiment-classification-baselines (PyTorch)
YAO:
【Great】https://github.com/yw411/aspect_sentiment_classification
Aspect-Level Sentiment Analysis 论文大全,包括ATSA和ACSA
YAO: 值得细看和研究
难点:Multi-Aspect时,相同Context,Attention容易重叠,极性容易一样,要从Attention方法和对象、Loss着手!
多输入单输出,基本框架包括特征编码器+Attention,不同点在于以下6处:
【Great】https://github.com/songyouwei/ABSA-PyTorch (PyTorch)
Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations
https://github.com/lixin4ever/BERT-E2E-ABSA (PyTorch)
Exploiting BERT for End-to-End Aspect-based Sentiment Analysis
https://github.com/soujanyaporia/aspect-extraction (Tensorflow)
Aspect extraction from product reviews - window-CNN+maxpool+CRF, BiLSTM+CRF, MLP+CRF
YAO: 注意,只是Aspect Extraction
【Great】https://github.com/bentrevett/pytorch-sentiment-analysis (PyTorch)
Tutorials on getting started with PyTorch and TorchText for sentiment analysis. Sentence-Level Sentiment Analysis.
【Great】https://github.com/zenRRan/Sentiment-Analysis (PyTorch)
YAO:
a. Great在于提供了很多分类模型的PyTorch实现,并在权威数据上验证,同时各种方法封装得特别好
data:TREC, SUBJ, MR, CR, MPQA
模型:Pooling, TextCNN, MultiChannel-TextCNN, MultiLayer-TextCNN, Char-TextCNN, GRU, LSTM, LSTM-TextCNN, TreeLSTM,TreeLSTM-rel, BiTreeLSTM, BiTreeLSTM-rel, BiTreeGRU, TextCNN-TreeLSTM, LSTM-TreeLSTM, LSTM-TreeLSTM-rel
b. 任务类型是 Sentence-Level 的二或多分类,包括Question Type 六分类,主观客观二分类,电影评论正负二分类,商品评论正负二分类,文章opinion正负二分类
https://github.com/YZHANG1270/Aspect-Based-Sentiment-Analysis (Keras)
Sentence-based Analysis 相关Github, Paper, Data资料挺齐全
https://github.com/ami66/ChineseTextClassifier (Tensorflow)
京东商城中文商品评论短文本分类器,可用于情感分析。模型包括:Transformer, TextCNN, FastText, LSTM/GRU, LSTM/GRU+Attention, BiLSTM+Attention
YAO: 任务类型是 Sentence-Level 的正负二分类
https://github.com/anycodes/SentimentAnalysis (Tensorflow)
基于深度学习(LSTM)的情感分析(京东商城数据)
YAO: 任务类型是 Sentence-Level 的正负二分类
https://github.com/hehuihui1994/coarse-fine_emotion_classification
结合上下文和篇章特征的多标签情绪分类,微博文本中的句子
YAO: 任务是 Sentence-Level 的分类, 使用了 MLKNN,情绪转移,卡方统计特征选择
https://github.com/Zhangpeixiang/Short-Texts-Sentiment-Analyse (Keras)
中文情感分析模型,包含各种主流的情感词典、机器学习、深度学习、预训练模型方法
【Great】https://github.com/jcsyl/news-analyst (Keras)
对舆情事件进行词云展示,对评论进行情感分析和观点抽取。情感分析基于lstm 的三分类,观点抽取基于 AP 算法的聚类和MMR的抽取
YAO: 使用 TFIDF 和 TextRank 提取关键词,使用 Word2Vec 和 LSTM 进行情感三分类,通过 AP 聚类进行观点聚类和抽取!
https://github.com/BUPTLdy/Sentiment-Analysis (Keras)
Chinese Shopping Reviews sentiment analysis
https://github.com/liuhuanyong/SentenceSentimentClassifier (Keras)
基于机器学习与深度学习方法的情感分析算法实现与对比,包括决策树,贝叶斯,KNN, SVM ,MLP, CNN, LSTM实现
https://github.com/maowankuiDji/Word2Vec-sentiment
基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析
https://github.com/peace195/aspect-based-sentiment-analysis (Tensorflow)
Aspect Based Sentiment Analysis
https://github.com/Zbored/Chinese-sentiment-analysis
gensim-word2vec+svm文本情感分析
YAO: SVM如何与Word Embedding结合: Word Embedding --<求均值>--> Document Embedding --> 直接输入SVM
https://github.com/cedias/Hierarchical-Sentiment (PyTorch)
Hierarchical Models for Sentiment Analysis in Pytorch
AI challenger 2018 餐饮行业细粒度用户评论情感分析
国内目前为止最大最全的面向餐饮领域的细分情感分析,任务类型是在 Document 中进行 Aspect-Level 的情感分析,Aspect 预先设定好!但好像又可以修改?!
训练数据Schema:<comment, aspect1, polarity1, aspect2, polarity2, ...> 注意,有多个aspect及其polarity!
https://github.com/BigHeartC/Al_challenger_2018_sentiment_analysis (Tensorflow)
Rank 17 基于 Aspect Level 思路的解决方案
YAO:
a. 实现并修改了 GCAE 和 SynATT 两个模型(论文见17.2)并进行了模型融合,特征包括特征化特征(TFIDF+SVD)和 Embedding 特征(Char-level & Word-level)
b. 关键技术有:词向量和字向量联合表示,GCAE,SynATT
c. Aspect提取:使用LightGBM跑了20个二分类的,根据特征重要性取TopK作为Aspect
d. 详细解析和注释见:forked_repos_with_notes
https://github.com/chenghuige/wenzheng (Tensorflow & PyTorch)
Rank 1 解决方案,统一使用tensorflow和pytorch的一个框架
YAO: 看起来很杂乱的样子。。。暂时放弃吧
https://github.com/pengshuang/AI-Comp (Tensorflow & Keras)
Baseline
https://github.com/xueyouluo/fsauor2018 (Tensorflow)
Code for Fine-grained Sentiment Analysis of User Reviews
https://github.com/foamliu/Sentiment-Analysis (PyTorch)
YAO: 数据示例和解释还挺全,待看……
https://github.com/yuhaitao1994/AIchallenger2018_MachineReadingComprehension (Tensorflow)
Rank 8 复赛第8名
搜狐2019 内容识别算法大赛
给定若干文章,从文章中识别最多三个核心实体以及对核心实体的情感态度(消极,中立,积极),任务类型是在 Document 中进行 Aspect-Level 的情感分析。
训练数据Schema:<comment, aspect1, polarity1, aspect2, polarity2, aspect3, polarity3> 注意,有最多三个 aspect 及其 polarity!
https://github.com/Fengfeng1024/SOHU-baseline (Keras)
Baseline
YAO: 好像还挺好,可以学习一下!任务过程为2个子任务--Aspect 识别 + 对 Aspect 进行情感极性三分类,前者类似于 NER,后者使用了 Attention 机制
https://github.com/sys1874/seq2seq-model-for-Sohu-2019 (PyTorch)
完全端到端的核心实体识别与情感预测
YAO: 任务过程是 End-to-End,模型是 Attention(Seq2Seq)+ELMo+ensemble
https://github.com/lmhgithi/2019-sohu-competition
决赛解决方案ppt、实体 LightGBM 单模代码
YAO: 任务类型只包括Document-Level的二分类,模型是 LightGBM,使用了一些常规通用常用的方法,如自己训练 word2vec、doc2vec 模型、tfidf 模型
https://github.com/LLouice/Sohu2019 (PyTorch)
YAO: 挺详细的,待看…… 貌似也挺好,使用了BertPretrainedModel
https://github.com/rebornZH/2019-sohu-algorithm-competition
季军,只有PPT
https://github.com/yuankeyi/2019-SOHU-Contest ()
Rank 16
搜狐2018 内容识别大赛
对文章和图片乾分类(全部营销、部分营销和无营销),并从部分营销的文章中抽取属性营销部分的文本片段
【Great】https://github.com/zhanzecheng/SOHU_competition (Keras)
第一名解决方案,使用的模型包括:CatBoost, XGBoost, LightGBM, DNN, TextCNN, Capsule, CovLSTM, DPCNN, LSTM+GRU, LSTM+GRU+Attention, 模型技巧为:Stacking, Snapshot Ensemble, Pesudo Labeling.
YAO:
任务类型是 Document-Level 的文本和图片三分类,以及对部分营销的文本进行信息抽取
Great在处理了文本和图片特征,把全部特征汇总在一起,使用传统模型和深度模型,并使用模型融合等技巧,非常实用!
BDCI 2018 汽车行业用户观点主题及情感识别比赛
任务类型在 Aspect-Level 的情感分析,Aspect 预先设定好!
训练数据Schema:<comment, aspect, polarity>,貌似只有一个 aspect!?
https://github.com/yilifzf/BDCI_Car_2018 (PyTorch)
决赛一等奖方案
https://github.com/nlpjoe/CCF-BDCI-Automotive-Field-ASC-2018 (Tensorflow)
第6名解决方案
【Great】赛尔笔记 | 多模态情感分析简述 - 2019
【Great】如何到top5%?NLP文本分类和情感分析竞赛总结
Code: https://github.com/dasguptar/treelstm.pytorch (PyTorch)
Code: https://github.com/ttpro1995/TreeLSTMSentiment (PyTorch)
Aspect Level Sentiment Classification with Deep Memory Network - HIT2016
Code: 1, 4
Effective LSTMs for Target-Dependent Sentiment Classification - HIT2016
Code: 1, 4 Article: 1
Attention-based LSTM for Aspect-level Sentiment Classification - THU2016(ACAS)
Code: 1, 4, http://coai.cs.tsinghua.edu.cn/media/files/atae-lstm_uVgRmdb.rar Article: 1
Neural Sentiment Classification with User & Product Attention - THU2016
Code: https://github.com/cedias/Hierarchical-Sentiment (PyTorch)
Interactive Attention Networks for Aspect-Level Sentiment Classification - PKU2017
Code: 1, 4, https://github.com/lpq29743/IAN (Tensorflow) Article: 1
Recurrent Attention Network on Memory for Aspect Sentiment Analysis - Tencent2017
Code: 1, 4, https://github.com/lpq29743/RAM (Tensorflow)
Article: 1
Multi-grained Attention Network for Aspect-Level Sentiment Classification - PKU2018
Code: 4
YAO:
Aspect Level Sentiment Classification with Attention-over-Attention Neural Networks - CMU2018
Code: 4
Content Attention Model for Aspect Based Sentiment Analysis - UESTC2018
Code: 1, 4
GCAE: Aspect Based Sentiment Analysis with Gated Convolutional Networks - FIU2018(ACSA & ATSA)
Code: 2
SynATT: Effective Attention Modeling for Aspect-Level Sentiment Classification - Singapore2018(ATSA ? ACSA)
Code: 2
Code: https://github.com/SenticNet/IARM (PyTorch)
Exploiting Document Knowledge for Aspect-level Sentiment Classification - Singapore2018
Code: https://github.com/ruidan/Aspect-level-sentiment (Keras)
CAN: Constrained Attention Networks for Multi-Aspect Sentiment Analysis - Nankai2018
Transformation Networks for Target-Oriented Sentiment Classification - CUHK2018
Code: 4, https://github.com/lixin4ever/TNet (Theano)
Code: https://github.com/ruidan/IMN-E2E-ABSA (Keras)
Attentional Encoder Network for Targeted Sentiment Classification - SYSU2019
Code: 4, https://github.com/liuyaox/forked_repos_with_notes/blob/master/ABSA-PyTorch (PyTorch)
Aspect-based Sentiment Classification with Aspect-specific Graph Convolutional Networks - BIT2019
主题模型是一种非监督学习方法
【Great】Twitter数据挖掘及其可视化 - 2017
使用模型有 LDA, OLDA, WOLDA
YAO: 一直对 LDA/SVD 感兴趣,可以看此文章
规则 + 数据挖掘
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