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GTS: “面向方面的细粒度意见提取的网格标记方案”代码与数据；方面意见对及方面三元组数据集

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简介：
本项目提出了一种新颖的网格标记方案，用于从文本中精细地抽取方面及其对应的意见。提供的资源包括原始数据、预处理后的方面-意见对以及三元组形式的数据集，以促进面向方面的细粒度情感分析研究。 吴震, 应成灿, 赵飞, 范志芳, 戴新宇, 夏瑞. 《EMNLP的发现》, 2020年。 数据格式描述在文档中提供。 我们认为三重数据集是从我们以前的工作中的对比数据集和原始SemEval的数据集中衍生出来的。如需更多详细信息，请参见require.txt或Pipfile。 依赖环境： - `pytorch == 1.7.1` - `transformers==3.4.0` - `Python=3.6` 用法： 训练示例：您可以使用以下命令对OPE任务上的Bert进行微调（预先训练的Bert模型保存在文件夹“pretrained/”中）： ``` python main.py --task pair --mode train --dataset res14 ``` 最佳模型将被保存到文件夹“savemodel/”。 测试示例：您可以使用以下命令在OPE任务上测试Bert： ``` ```

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  • GTS: “面向方面的细粒度意见提取的网格标记方案”代码与数据；方面意见对及方面三元组数据集
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    本项目提出了一种新颖的网格标记方案，用于从文本中精细地抽取方面及其对应的意见。提供的资源包括原始数据、预处理后的方面-意见对以及三元组形式的数据集，以促进面向方面的细粒度情感分析研究。 吴震, 应成灿, 赵飞, 范志芳, 戴新宇, 夏瑞. 《EMNLP的发现》, 2020年。 数据格式描述在文档中提供。 我们认为三重数据集是从我们以前的工作中的对比数据集和原始SemEval的数据集中衍生出来的。如需更多详细信息，请参见require.txt或Pipfile。 依赖环境： - `pytorch == 1.7.1` - `transformers==3.4.0` - `Python=3.6` 用法： 训练示例：您可以使用以下命令对OPE任务上的Bert进行微调（预先训练的Bert模型保存在文件夹“pretrained/”中）： ``` python main.py --task pair --mode train --dataset res14 ``` 最佳模型将被保存到文件夹“savemodel/”。 测试示例：您可以使用以下命令在OPE任务上测试Bert： ``` ```
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