AI Rank
EN
← 开源
haiker2011

awesome-nlp-sentiment-analysis

:book: 收集NLP领域相关的数据集、论文、开源实现，尤其是情感分析、情绪原因识别、评价对象和评价词抽取方面。

ListsPaper collectionsDataset collections
在 GitHub 打开
增长势头
+024 小时新增 Star0.0%
695
Star
91
Fork
+0
本周
2
贡献者
创建于 2018-08-17 · 更新于 2026-09-23 · 今日第 14887 名
主要开发者
haiker2011rcanand

haiker2011/awesome-nlp-sentiment-analysis 排名第 14,887，有 695 个星标。

同类别比较

haiker2011/awesome-nlp-sentiment-analysis 排名第 14,887，此处有 8 个同类条目；vvincenttttt/Awesome-3D-Object-Detection 排名第 14,893。

同类别比较
名称排名指标
ai-boost/awesome-a2a14,840
星标数:
699
分叉数:
186
简介:
Agent2Agent (A2A) – awesome A2A agents, tools, servers & clients, all in one place.
prathimacode-hub/ML-ProjectKart14,845
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
699
分叉数:
257
简介:
🙌Kart of 234+ projects based on machine learning, deep learning, computer vision, natural language processing and all. Show your support by ✨ this repository.
leerumor/ai-study14,858
星标数:
698
分叉数:
87
简介:
人工智能学习资料超全整理，包含机器学习基础ML、深度学习基础DL、计算机视觉CV、自然语言处理NLP、推荐系统、语音识别、图神经网路、算法工程师面试题
partme-ai/full-stack-skills14,869
语言:
Python
星标数:
697
分叉数:
106
简介:
这是一个免费的全栈开发所需的技能市场，提供各种实用的 AI 技能集合，支持多种平台。
vvincenttttt/Awesome-3D-Object-Detection14,893
星标数:
695
分叉数:
58
简介:
Papers, code and datasets about deep learning for 3D Object Detection.
JosPolfliet/awesome-ai-usecases14,907
星标数:
693
分叉数:
89
简介:
A list of awesome and proven Artificial Intelligence use cases and applications
abacaj/awesome-transformers14,945
星标数:
691
分叉数:
49
简介:
A curated list of awesome transformer models.
ShowMeAI-Hub/awesome-AI-cheatsheets14,964
语言:
Jupyter Notebook
星标数:
689
分叉数:
155
简介:
AI与数据科学各类工具库速查表与参考代码
关键参数与规格
关键参数与规格
参数值
类别Lists
子类别Paper collections,Dataset collections
星标数695
分叉数91
贡献者2
创建日期2018-08-17
更新日期2026-09-23
1 天星标数0
7 天星标数0
排名14,887
上次排名14,724
排名变化-163
7 天星标排名14,702
上次 7 天星标排名14,712
7 天星标排名变化10
总星标排名14,964
上次总星标排名14,937
总星标排名变化-27
国家China
README 摘录

awesome-nlp-sentiment-analysis 收集NLP领域相关的数据集、论文、开源实现，尤其是情感分析、情绪原因识别、评价对象和评价词抽取等方面。 :book: Papers & :speak_no_evil: Codes 情感分析 1. ** paper :floppy_disk: Dataset 评价对象和评价词抽取 SemEval-2014 Task 4 中文微博

情感分析测评数据 百度、马蜂窝和大众点评数据集 情感原因对数据集

常见问题

记录了多少星标和分叉？

haiker2011/awesome-nlp-sentiment-analysis 有 695 个星标和 91 个分叉。

仓库排名是多少？

haiker2011/awesome-nlp-sentiment-analysis 排名第 14,887。

哪个仓库排名最接近？

haiker2011/awesome-nlp-sentiment-analysis 与 vvincenttttt/Awesome-3D-Object-Detection 比较，后者排名第 14,893，有 695 个星标。

README

awesome-nlp-sentiment-analysis

收集NLP领域相关的数据集、论文、开源实现，尤其是情感分析、情绪原因识别、评价对象和评价词抽取等方面。

:book: Papers & :speak_no_evil: Codes

情感分析

  1. Deep Learning for Sentiment analysis: A Survey. paper

情绪归因

  1. An Ensemble Approach for Emotion Cause Detection with Event Extraction and Multi-Kernel SVMs. paper

  2. Event-Driven Emotion Cause Extraction with Corpus Construction. paper

  3. A Question Answering Approach to Emotion Cause Extraction. paper

  4. A Bootstrap Method for Automatic Rule Acquisition on Emotion Cause Extraction. paper

  5. Emotion Cause Detection for Chinese Micro-Blogs Based on ECOCC Model. paper

  6. Emotion Cause Detection with Linguistic Constructions. paper

  7. Emotion Cause Extraction, A Challenging Task with Corpus Construction. paper

  8. Extracting Causes of Emotions from Text. paper

  9. 基于E-CNN神经网络的情绪原因识别方法. paper

  10. 基于序列标注模型的情绪原因识别方法. paper

  11. 基于文本的情绪自动归因方法研究. paper

  12. A Co-Attention Neural Network Model for Emotion Cause Analysis with Emotional Context Awareness. paper

  13. Emotion-Cause Pair Extraction: A New Task to Emotion Analysis in Texts. paper code

评价对象和评价词抽取

  1. Fine-grained Opinion Mining with Recurrent Neural Networks and Word Embeddings. paper code

  2. Character-based BiLSTM-CRF Incorporating POS and Dictionaries for Chinese Opinion Target Extraction. paper code

  3. A Unified Model for Opinion Target Extraction and Target Sentiment Prediction. paper code

  4. 评价对象抽取研究综述. paper

  5. 使用深度长短时记忆模型对于评价词和评价对象的联合抽取. paper

  6. 基于语义和句法依存特征的评论对象抽取研究. paper

  7. 基于条件随机场的评价对象缺省项识别. paper

  8. 基于CRFs和领域本体的中文微博评价对象抽取研究. paper

  9. 基于微博的情感倾向性分析方法研究. paper

  10. 基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究. paper

  11. 基于句法特征的评价对象抽取方法研究. paper

  12. 基于层叠CRFs的中文句子评价对象抽取. paper

  13. 评价对象及其倾向性的抽取和判别. paper

  14. 基于非完备信息系统的评价对象情感聚类. paper

  15. 基于CRFs的评价对象抽取特征研究. paper

  16. 基于核心句及句法关系的评价对象抽取. paper

  17. 面向特定领域的产品评价对象自动识别研究. paper

  18. 评价对象抽取及其倾向性分析. paper

  19. Aspect extraction for opinion mining with a deep convolutional neural network. paper

  20. Recursive neural conditional random fields for aspect-based sentiment analysis. paper

  21. Coupled multi-layer attentions for co-extraction of aspect and opinion terms. paper

:floppy_disk: Dataset

评价对象和评价词抽取

排名相邻
同类项目