该项目提供细粒度用户评论情感分析的源码。

简介：
对评论文本进行细粒度情感分析，能够深入洞察商家与用户的想法，并有效地挖掘用户情感倾向。这种方法在互联网行业拥有极其广泛的应用前景，尤其适用于个性化推荐系统的构建、智能搜索功能的优化、产品反馈机制的完善以及保障业务安全等关键领域。该研究依托Python 3.5和PyTorch 0.4，并利用AI Challenger 2018提供的细粒度用户评论情感分析数据集，其中包含六大类共二十个细粒度情感要素。数据集的详细说明表明，评价对象被按照其粒度划分为两个层面：第一层为粗粒度的评价对象，例如评论内容中涉及的服务类型或地理位置；第二层则为更精细的细粒度情感对象，例如在“服务”属性下，“服务人员态度”或“排队等候时间”等具体要素。这些评价对象的划分方式确保了对用户情感的全面和精准把握。