[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-yangheng95--PyABSA":3,"tool-yangheng95--PyABSA":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",142651,2,"2026-04-06T23:34:12",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":76,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":90,"forks":91,"last_commit_at":92,"license":93,"difficulty_score":94,"env_os":95,"env_gpu":96,"env_ram":95,"env_deps":97,"category_tags":103,"github_topics":104,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":113,"updated_at":114,"faqs":115,"releases":144},4765,"yangheng95\u002FPyABSA","PyABSA","Sentiment Analysis, Text Classification, Text Augmentation,  Text Adversarial defense, etc.; ","PyABSA 是一个专为“基于方面的情感分析”（ABSA）打造的模块化开源框架，旨在打通从学术研究到实际生产的全流程。它主要解决了传统情感分析过于笼统的问题，能够精准识别文本中特定对象（如电影、产品功能）及其对应的情感倾向，同时支持方面词提取、文本分类、数据增强及对抗防御等多种任务。\n\n这款工具非常适合自然语言处理领域的研究人员、算法工程师以及希望快速集成情感分析功能的开发者使用。其核心亮点在于高度统一的 API 设计，让用户能用同一套代码接口完成模型的训练、评估与推理，大幅降低了多任务切换的学习成本。PyABSA 内置了丰富的预训练模型库，支持一键自动下载和多语言处理，并具备智能设备选择功能，可无缝在 CPU 与 GPU 间切换。此外，它还提供了可视化评估指标和人机协作的数据标注辅助工具，帮助用户更高效地构建和优化数据集。无论是进行前沿算法探索，还是部署商业级情感监控系统，PyABSA 都能提供稳定且可复现的技术支持。","# PyABSA: A Modularized Framework for Reproducible Aspect-based Sentiment Analysis\r\n\r\n[![PyPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fpyabsa.svg)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyabsa\u002F)\r\n[![Paper](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCIKM-2023-blue)](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002F10.1145\u002F3583780.3614752)\r\n[![Views\u002FWeek](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftraffic\u002Ftotal_views_per_week.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftree\u002Ftraffic#-total-traffic-data-badge)\r\n[![Clones\u002FWeek](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftraffic\u002Ftotal_clones_per_week.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftree\u002Ftraffic#-total-traffic-data-badge)\r\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fl\u002Fpyabsa.svg)](.\u002FLICENSE)\r\n\r\n**PyABSA** is a **modular, reproducible** framework for **Aspect-based Sentiment Analysis (ABSA)** — from research to\r\nproduction.\r\nIt unifies training\u002Fevaluation\u002Finference across ABSA subtasks, ships with ready-to-use checkpoints, and offers dataset\r\ntooling and metric visualization.\r\n\r\n- 📄 **Paper**: CIKM 2023 [[ACM DL]](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002F10.1145\u002F3583780.3614752)\r\n- 📚 **Docs**: https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002F\r\n- 🧪 **Examples**: [`examples-v2\u002F`](.\u002Fexamples-v2)\r\n- 🧰 **Dataset hub**: [ABSADatasets](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FABSADatasets)\r\n- 🌐 **Online demos**: see links below\r\n\r\n---\r\n\r\n## Getting Started\r\n\r\nWelcome to PyABSA! This guide will walk you through the initial steps to get you up and running with the framework.\r\n\r\n### Prerequisites\r\n\r\nMake sure you have Python 3.8 or later installed on your system. You can check your Python version by running:\r\n\r\n`python --version`\r\n\r\n### Installation\r\n\r\nFor a straightforward installation, you can use pip:\r\n\r\n`pip install -U pyabsa`\r\n\r\nThis command installs the core components of PyABSA. For more advanced features like text augmentation and\r\nvisualization, you may need to install additional dependencies.\r\n\r\n### Your First Code\r\n\r\nAfter installation, you can start using PyABSA with just a few lines of code. Here’s a simple example to get you\r\nstarted:\r\n\r\n```python3\r\nfrom pyabsa import AspectTermExtraction as ATEPC\r\n```\r\n\r\n```python3\r\n# Initialize the aspect extractor\r\naspect_extractor = ATEPC.AspectExtractor('multilingual', auto_device=True)\r\n```\r\n\r\n\r\n```python3\r\n# Perform aspect extraction on a sample sentence\r\nresult = aspect_extractor.predict(\r\n    ['I love this movie, it is so great!'],\r\n    save_result=True,\r\n    print_result=True\r\n)\r\n```\r\n\r\n---\r\n\r\n## Features at a Glance\r\n\r\n- **Unified API** for training \u002F evaluation \u002F inference across ABSA tasks\r\n- **Model Zoo** with `available_checkpoints()` and auto-download\r\n- **Visualization** for evaluation metrics\r\n- **Human-in-the-loop** dataset annotation helpers\r\n- **Text augmentation** for classification & adversarial defense\r\n- Automatic device selection; simple CPU\u002FGPU switching\r\n\r\n> See the [Introduction](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F0_intro\u002Fintroduction.html#features) for the full\r\n> feature list.\r\n\r\n---\r\n\r\n## Supported Tasks\r\n\r\n| Task                                                         | What it does                                                | Python API entry                                                  | Demo                                                                                                    |\r\n|--------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\r\n| **APC** (Aspect Polarity Classification)                     | Classify sentiment for a given aspect                       | `pyabsa.AspectPolarityClassification`                             | [Multilingual APC (HF Space)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fyangheng\u002FPyABSA-APC)                        |\r\n| **ATEPC** (Aspect Term Extraction & Polarity Classification) | Extract aspect terms and their sentiment                    | `pyabsa.AspectTermExtraction`                                     | [ATEPC (HF Space)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FGradio-Blocks\u002FMultilingual-Aspect-Based-Sentiment-Analysis)                          |\r\n| **ASTE** (Aspect Sentiment Triplet Extraction)               | Extract *(aspect, opinion, sentiment)* triplets             | `pyabsa.AspectSentimentTripletExtraction`                         | [Triplet Extraction (HF Space)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FGradio-Blocks\u002FMultilingual-Aspect-Based-Sentiment-Analysis)             |\r\n| **ASQP \u002F ACOS**                                              | Extract *(aspect, category, opinion, sentiment)* quadruples | `pyabsa.AspectCategoryOpinionSentimentTripletExtraction`          | [Quadruple Extraction (HF Space)](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FGradio-Blocks\u002FMultilingual-Aspect-Based-Sentiment-Analysis)           |\r\n| **Others**                                                   | Text classification, adversarial defense, etc.              | `pyabsa.TextClassification`, `pyabsa.TextAdversarialDefense`, ... | –                                                                                                       |\r\n\r\n> Full list and\r\n>\r\ntutorials: [Supported Tasks](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F0_intro\u002Fintroduction.html) · [Tutorials](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F3_tutorials\u002Findex.html)\r\n\r\n---\r\n\r\n## Installation\r\n\r\nPyPI (recommended):\r\n\r\n```bash\r\npip install -U pyabsa\r\n```\r\n\r\nFrom source (latest mainline):\r\n\r\n```bash\r\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA --depth=1\r\ncd PyABSA\r\npython setup.py install\r\n```\r\n\r\n**Requirements**: Python **>= 3.8**; PyTorch and Transformers will be installed as dependencies. For advanced\u002Foptional\r\ndependencies (augmentation, visualization, demos), see\r\nthe [Installation guide](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F1_installation\u002Findex.html).\r\n\r\n---\r\n\r\n## Quickstart\r\n\r\n### 1) Extract aspect terms and classify their sentiments (ATEPC)\r\n\r\n```python\r\nfrom pyabsa import AspectTermExtraction as ATEPC, available_checkpoints\r\n\r\n# View available checkpoints (local + remote)\r\nprint(available_checkpoints())\r\n\r\naspect_extractor = ATEPC.AspectExtractor(\r\n    'multilingual',\r\n    auto_device=True,  # False -> force CPU\r\n    cal_perplexity=True\r\n)\r\n\r\n# Single instance\r\naspect_extractor.predict(\r\n    ['I love this movie, it is so great!'],\r\n    save_result=True,\r\n    print_result=True,\r\n    ignore_error=True\r\n)\r\n\r\n# Batch inference from a built-in dataset\r\ninference_source = ATEPC.ATEPCDatasetList.Restaurant16\r\nresult = aspect_extractor.batch_predict(\r\n    target_file=inference_source,\r\n    save_result=True,\r\n    print_result=True,\r\n    pred_sentiment=True\r\n)\r\nprint(result)\r\n```\r\n\r\n### 2) Aspect-based sentiment classification (APC)\r\n\r\n```python\r\nfrom pyabsa import AspectPolarityClassification as APC, available_checkpoints\r\n\r\nprint(available_checkpoints(show_ckpts=True))\r\n\r\nclassifier = APC.SentimentClassifier(\r\n    'multilingual',\r\n    auto_device=True,\r\n    cal_perplexity=True\r\n)\r\n\r\nclassifier.predict(\r\n    ['I love this movie, it is so great!'],\r\n    save_result=True,\r\n    print_result=True,\r\n    ignore_error=True\r\n)\r\n\r\ninference_source = APC.APCDatasetList.Laptop14\r\napc_result = classifier.batch_predict(\r\n    target_file=inference_source,\r\n    save_result=True,\r\n    print_result=True,\r\n    pred_sentiment=True\r\n)\r\nprint(apc_result)\r\n```\r\n\r\n> More examples (training, evaluation, visualization, deployment): see [`examples-v2\u002F`](.\u002Fexamples-v2)\r\n> and [Tutorials](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F3_tutorials\u002Findex.html).\r\n\r\n---\r\n\r\n## Model Zoo & Checkpoints\r\n\r\n- List all available checkpoints:\r\n  ```python\r\n  from pyabsa import available_checkpoints\r\n  print(available_checkpoints())\r\n  ```\r\n- PyABSA resolves checkpoints across local\u002Fremote registries and auto-downloads when needed. See the docs for *\r\n  *CheckpointManager** and **API Reference**.\r\n\r\n---\r\n\r\n## Datasets\r\n\r\n- Public & community-contributed datasets: **[ABSADatasets](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FABSADatasets)**\r\n- To prepare your own datasets (format, semi-automatic annotation, naming conventions), see **Integrated Datasets** and\r\n  **Notice** in the docs.\r\n- You can also use built-in dataset enums (e.g., `APC.APCDatasetList.Laptop14`, `ATEPC.ATEPCDatasetList.Restaurant16`)\r\n  to run quick experiments.\r\n\r\n---\r\n\r\n## Documentation\r\n\r\n- Overview & features: [Introduction](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F0_intro\u002Fintroduction.html)\r\n- Installation & optional components: [Installation](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F1_installation\u002Findex.html)\r\n- Task tutorials (train\u002Finfer\u002Fdeploy): [Tutorials](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F3_tutorials\u002Findex.html)\r\n- API Reference: [API Reference](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F4_api_reference\u002Findex.html)\r\n\r\n---\r\n\r\n## Roadmap (indicative)\r\n\r\n- Python 3.13 compatibility verification and wheels\r\n- Extended dataset templates & validators\r\n- Streamlined model registry and checkpoint metadata\r\n- Better Hugging Face integration (Spaces & model cards)\r\n- Optional plugins: advanced augmentation, evaluation dashboards\r\n\r\n> Have a suggestion? Please open a GitHub Discussion or Issue.\r\n\r\n---\r\n\r\n## Known Limitations\r\n\r\n- `v2` introduced breaking API changes; older scripts may need updates.\r\n- Some checkpoints require a one-time download at first use.\r\n- GPU is optional but recommended for training and large-scale inference.\r\n- Certain advanced features have extra dependencies; see the Installation guide.\r\n\r\n---\r\n\r\n## Citation\r\n\r\nIf you use PyABSA in your research or products, please cite:\r\n\r\n**CIKM 2023**\r\n\r\n```bibtex\r\n@inproceedings{YangZL23,\r\n    author = {Heng Yang and Chen Zhang and Ke Li},\r\n    title = {PyABSA: A Modularized Framework for Reproducible Aspect-based Sentiment Analysis},\r\n    booktitle = {Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2023)},\r\n    pages = {5117--5122},\r\n    year = {2023},\r\n    doi = {10.1145\u002F3583780.3614752}\r\n}\r\n```\r\n\r\n**arXiv 2022 (optional)**\r\n\r\n```bibtex\r\n@article{YangL22,\r\n    author = {Heng Yang and Ke Li},\r\n    title = {PyABSA: Open Framework for Aspect-based Sentiment Analysis},\r\n    journal = {CoRR},\r\n    volume = {abs\u002F2208.01368},\r\n    year = {2022},\r\n    doi = {10.48550\u002FarXiv.2208.01368}\r\n}\r\n```\r\n\r\n---\r\n\r\n## Contributing\r\n\r\nContributions are welcome! You can:\r\n\r\n- Share custom datasets via [ABSADatasets](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FABSADatasets)\r\n- Integrate your models (with or without PyABSA base—we can help adapt)\r\n- Report bugs, improve messages & docs, or add example scripts\r\n- Propose features or refactors\r\n\r\n**Guidelines**\r\n\r\n- Use Python 3.8+; please run at least one GPU and one CPU pass for examples before submitting.\r\n- Keep changes reproducible (seeds, configs) and scoped.\r\n- In PR description, summarize motivation and impact.\r\n\r\n---\r\n\r\n## Community and Support\r\n\r\nJoin our community to stay updated, ask questions, and contribute to the project.\r\n\r\n- **GitHub Discussions**: For questions, feature requests, and discussions.\r\n- **Issue Tracker**: To report bugs and track issues.\r\n- **Contributing**: We welcome contributions! Please see our contributing guidelines for more details.\r\n\r\n---\r\n\r\n## License\r\n\r\nMIT License © PyABSA contributors\r\n\r\n---\r\n\r\n\r\n\r\n","# PyABSA：用于可复现方面级情感分析的模块化框架\n\n[![PyPI](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fpyabsa.svg)](https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fpyabsa\u002F)\n[![论文](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FCIKM-2023-blue)](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002F10.1145\u002F3583780.3614752)\n[![周浏览量](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftraffic\u002Ftotal_views_per_week.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftree\u002Ftraffic#-total-traffic-data-badge)\n[![周克隆数](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftraffic\u002Ftotal_clones_per_week.svg)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Ftree\u002Ftraffic#-total-traffic-data-badge)\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fl\u002Fpyabsa.svg)](.\u002FLICENSE)\n\n**PyABSA** 是一个 **模块化、可复现** 的 **方面级情感分析（ABSA）** 框架——从研究到生产。它统一了 ABSA 各子任务的训练、评估和推理，附带开箱即用的检查点，并提供数据集工具和指标可视化功能。\n\n- 📄 **论文**: CIKM 2023 [[ACM DL]](https:\u002F\u002Fdl.acm.org\u002Fdoi\u002F10.1145\u002F3583780.3614752)\n- 📚 **文档**: https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002F\n- 🧪 **示例**: [`examples-v2\u002F`](.\u002Fexamples-v2)\n- 🧰 **数据集中心**: [ABSADatasets](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FABSADatasets)\n- 🌐 **在线演示**: 见下方链接\n\n---\n\n## 快速入门\n\n欢迎使用 PyABSA！本指南将引导您完成框架的初始设置和使用步骤。\n\n### 前提条件\n\n请确保您的系统已安装 Python 3.8 或更高版本。您可以通过运行以下命令检查 Python 版本：\n\n`python --version`\n\n### 安装\n\n要进行简单安装，您可以使用 pip：\n\n`pip install -U pyabsa`\n\n此命令将安装 PyABSA 的核心组件。如需使用文本增强和可视化等高级功能，可能需要安装额外的依赖项。\n\n### 第一段代码\n\n安装完成后，只需几行代码即可开始使用 PyABSA。以下是一个简单的示例：\n\n```python3\nfrom pyabsa import AspectTermExtraction as ATEPC\n```\n\n```python3\n# 初始化方面提取器\naspect_extractor = ATEPC.AspectExtractor('multilingual', auto_device=True)\n```\n\n```python3\n# 对示例句子进行方面提取\nresult = aspect_extractor.predict(\n    ['我喜欢这部电影，太棒了！'],\n    save_result=True,\n    print_result=True\n)\n```\n\n---\n\n## 功能概览\n\n- 面向 ABSA 各任务的 **统一 API**，用于训练、评估和推理\n- 包含 `available_checkpoints()` 和自动下载功能的 **模型库**\n- 用于评估指标的 **可视化工具**\n- 支持 **人机协作** 的数据标注辅助工具\n- 用于分类及对抗防御的 **文本增强功能**\n- 自动设备选择；轻松切换 CPU\u002FGPU\n\n> 更多功能详情，请参阅 [简介](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F0_intro\u002Fintroduction.html#features)。\n\n---\n\n## 支持的任务\n\n| 任务                                                         | 功能描述                                                | Python API 入口                                                  | 演示                                                                                                    |\n|--------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| **APC**（方面极性分类）                     | 对给定方面的情感进行分类                       | `pyabsa.AspectPolarityClassification`                             | [多语言 APC（HF Space）](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fyangheng\u002FPyABSA-APC)                        |\n| **ATEPC**（方面术语提取与极性分类） | 提取方面术语及其情感                    | `pyabsa.AspectTermExtraction`                                     | [ATEPC（HF Space）](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FGradio-Blocks\u002FMultilingual-Aspect-Based-Sentiment-Analysis)                          |\n| **ASTE**（方面情感三元组提取）               | 提取 *(方面, 观点, 情感)* 三元组             | `pyabsa.AspectSentimentTripletExtraction`                         | [三元组提取（HF Space）](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FGradio-Blocks\u002FMultilingual-Aspect-Based-Sentiment-Analysis)             |\n| **ASQP \u002F ACOS**                                              | 提取 *(方面, 类别, 观点, 情感)* 四元组 | `pyabsa.AspectCategoryOpinionSentimentTripletExtraction`          | [四元组提取（HF Space）](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FGradio-Blocks\u002FMultilingual-Aspect-Based-Sentiment-Analysis)           |\n| **其他**                                                   | 文本分类、对抗防御等              | `pyabsa.TextClassification`, `pyabsa.TextAdversarialDefense`, ... | –                                                                                                       |\n\n> 完整列表及教程：[支持的任务](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F0_intro\u002Fintroduction.html) · [教程](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F3_tutorials\u002Findex.html)\n\n---\n\n## 安装\n\n通过 PyPI（推荐）：\n\n```bash\npip install -U pyabsa\n```\n\n从源码安装（最新主分支）：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA --depth=1\ncd PyABSA\npython setup.py install\n```\n\n**要求**: Python **>= 3.8**；PyTorch 和 Transformers 将作为依赖项自动安装。有关高级或可选依赖项（增强、可视化、演示），请参阅 [安装指南](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F1_installation\u002Findex.html)。\n\n---\n\n## 快速入门\n\n### 1) 提取方面术语并分类其情感 (ATEPC)\n\n```python\nfrom pyabsa import AspectTermExtraction as ATEPC, available_checkpoints\n\n# 查看可用检查点（本地 + 远程）\nprint(available_checkpoints())\n\naspect_extractor = ATEPC.AspectExtractor(\n    'multilingual',\n    auto_device=True,  # False -> 强制使用 CPU\n    cal_perplexity=True\n)\n\n# 单个实例\naspect_extractor.predict(\n    ['我喜欢这部电影，太棒了！'],\n    save_result=True,\n    print_result=True,\n    ignore_error=True\n)\n\n# 使用内置数据集进行批量推理\ninference_source = ATEPC.ATEPCDatasetList.Restaurant16\nresult = aspect_extractor.batch_predict(\n    target_file=inference_source,\n    save_result=True,\n    print_result=True,\n    pred_sentiment=True\n)\nprint(result)\n```\n\n### 2) 基于方面的情感分类 (APC)\n\n```python\nfrom pyabsa import AspectPolarityClassification as APC, available_checkpoints\n\nprint(available_checkpoints(show_ckpts=True))\n\nclassifier = APC.SentimentClassifier(\n    'multilingual',\n    auto_device=True,\n    cal_perplexity=True\n)\n\nclassifier.predict(\n    ['我爱这部电影，太棒了！'],\n    save_result=True,\n    print_result=True,\n    ignore_error=True\n)\n\ninference_source = APC.APCDatasetList.Laptop14\napc_result = classifier.batch_predict(\n    target_file=inference_source,\n    save_result=True,\n    print_result=True,\n    pred_sentiment=True\n)\nprint(apc_result)\n```\n\n> 更多示例（训练、评估、可视化、部署）：请参阅 [`examples-v2\u002F`](.\u002Fexamples-v2)\n> 和 [教程](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F3_tutorials\u002Findex.html)。\n\n---\n\n## 模型库与检查点\n\n- 列出所有可用的检查点：\n  ```python\n  from pyabsa import available_checkpoints\n  print(available_checkpoints())\n  ```\n- PyABSA 会跨本地和远程注册表解析检查点，并在需要时自动下载。有关详细信息，请参阅文档中的 *\n  *CheckpointManager** 和 **API 参考**。\n\n---\n\n## 数据集\n\n- 公开及社区贡献的数据集：**[ABSADatasets](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FABSADatasets)**\n- 如需准备您自己的数据集（格式、半自动标注、命名规范），请参阅文档中的 **集成数据集** 和\n  **注意事项**。\n- 您也可以使用内置的数据集枚举（例如 `APC.APCDatasetList.Laptop14`、`ATEPC.ATEPCDatasetList.Restaurant16`）\n  来快速进行实验。\n\n---\n\n## 文档\n\n- 概述与功能：[简介](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F0_intro\u002Fintroduction.html)\n- 安装与可选组件：[安装](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F1_installation\u002Findex.html)\n- 任务教程（训练\u002F推理\u002F部署）：[教程](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F3_tutorials\u002Findex.html)\n- API 参考：[API 参考](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F4_api_reference\u002Findex.html)\n\n---\n\n## 路线图（参考）\n\n- 验证 Python 3.13 兼容性并生成轮子包\n- 扩展数据集模板与验证器\n- 简化模型注册表和检查点元数据\n- 改进与 Hugging Face 的集成（Spaces 和模型卡片）\n- 可选插件：高级数据增强、评估仪表板\n\n> 您有建议吗？请在 GitHub 上发起讨论或提交问题。\n\n---\n\n## 已知限制\n\n- `v2` 引入了破坏性 API 更改；旧脚本可能需要更新。\n- 部分检查点首次使用时需要一次性下载。\n- GPU 是可选的，但建议用于训练和大规模推理。\n- 某些高级功能具有额外依赖项；请参阅安装指南。\n\n---\n\n## 引用\n\n如果您在研究或产品中使用 PyABSA，请引用以下文献：\n\n**CIKM 2023**\n\n```bibtex\n@inproceedings{YangZL23,\n    author = {Heng Yang and Chen Zhang and Ke Li},\n    title = {PyABSA：用于可重复方面情感分析的模块化框架},\n    booktitle = {第32届 ACM 国际信息与知识管理会议论文集（CIKM 2023）},\n    pages = {5117--5122},\n    year = {2023},\n    doi = {10.1145\u002F3583780.3614752}\n}\n```\n\n**arXiv 2022（可选）**\n\n```bibtex\n@article{YangL22,\n    author = {Heng Yang and Ke Li},\n    title = {PyABSA：面向方面情感分析的开源框架},\n    journal = {CoRR},\n    volume = {abs\u002F2208.01368},\n    year = {2022},\n    doi = {10.48550\u002FarXiv.2208.01368}\n}\n```\n\n---\n\n## 贡献\n\n欢迎您的贡献！您可以：\n\n- 通过 [ABSADatasets](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FABSADatasets) 分享自定义数据集\n- 集成您的模型（无论是否基于 PyABSA——我们可以帮助适配）\n- 报告 bug、改进提示信息和文档，或添加示例脚本\n- 提出新功能或重构建议\n\n**指南**\n\n- 使用 Python 3.8 及以上版本；提交前请至少在 GPU 和 CPU 上各运行一次示例。\n- 保持更改的可重复性（种子、配置）并明确范围。\n- 在 PR 描述中总结动机和影响。\n\n---\n\n## 社区与支持\n\n加入我们的社区，以获取最新动态、提问并为项目做出贡献。\n\n- **GitHub 讨论区**：用于提问、功能请求和讨论。\n- **问题跟踪器**：用于报告 bug 和跟踪问题。\n- **贡献**：我们欢迎您的贡献！更多详情请参阅我们的贡献指南。\n\n---\n\n## 许可证\n\nMIT 许可证 © PyABSA 贡献者\n\n---","# PyABSA 快速上手指南\n\nPyABSA 是一个模块化、可复现的**方面级情感分析（ABSA）**框架，支持从研究到生产的全流程。它统一了训练、评估和推理接口，并提供开箱即用的预训练模型。\n\n## 1. 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的系统满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**：3.8 或更高版本\n    *   检查命令：`python --version`\n*   **硬件建议**：\n    *   **推理**：CPU 即可运行，但推荐使用 GPU 以获得更快响应。\n    *   **训练**：强烈建议使用 NVIDIA GPU。\n*   **依赖项**：安装时会自动安装 `PyTorch` 和 `Transformers` 等核心依赖。\n\n> **国内加速提示**：若下载依赖较慢，建议在 pip 命令后添加清华或阿里镜像源（见下文安装步骤）。\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 方式一：通过 PyPI 安装（推荐）\n\n使用 pip 直接安装最新稳定版。\n\n**标准安装：**\n```bash\npip install -U pyabsa\n```\n\n**使用国内镜像源加速（推荐中国开发者）：**\n```bash\npip install -U pyabsa -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 方式二：从源码安装（获取最新特性）\n\n如果您需要体验最新的开发版功能：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA --depth=1\ncd PyABSA\npython setup.py install\n```\n\n## 3. 基本使用\n\n安装完成后，只需几行代码即可进行方面词提取和情感分类（ATEPC 任务）。以下示例展示了如何加载多语言模型并对句子进行预测。\n\n### 最简单的使用示例\n\n```python3\nfrom pyabsa import AspectTermExtraction as ATEPC\n\n# 1. 初始化方面提取器\n# 'multilingual': 使用多语言预训练模型\n# auto_device=True: 自动检测并使用 GPU，若无 GPU 则使用 CPU\naspect_extractor = ATEPC.AspectExtractor('multilingual', auto_device=True)\n\n# 2. 执行预测\n# 首次运行时会自动下载模型checkpoint\nresult = aspect_extractor.predict(\n    ['I love this movie, it is so great!'],\n    save_result=True,   # 保存结果到本地\n    print_result=True   # 在控制台打印结果\n)\n```\n\n### 进阶：批量推理\n\n如果您已有数据集文件或想使用内置数据集进行批量测试：\n\n```python3\nfrom pyabsa import AspectTermExtraction as ATEPC\n\naspect_extractor = ATEPC.AspectExtractor('multilingual', auto_device=True)\n\n# 使用内置的 Restaurant16 数据集进行批量预测\ninference_source = ATEPC.ATEPCDatasetList.Restaurant16\nresult = aspect_extractor.batch_predict(\n    target_file=inference_source,\n    save_result=True,\n    print_result=True,\n    pred_sentiment=True\n)\nprint(result)\n```\n\n### 其他支持任务\n\nPyABSA 还支持多种 ABSA 子任务，调用方式类似：\n\n*   **方面情感分类 (APC)**: `from pyabsa import AspectPolarityClassification as APC`\n*   **方面情感三元组提取 (ASTE)**: `from pyabsa import AspectSentimentTripletExtraction`\n*   **四元组提取 (ASQP\u002FACOS)**: `from pyabsa import AspectCategoryOpinionSentimentTripletExtraction`\n\n更多详细教程、训练脚本及可视化功能，请访问官方文档：[https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002F](https:\u002F\u002Fpyabsa.readthedocs.io\u002F)","某电商数据团队需要每日从全球多语言用户评论中，精准提取用户对“电池续航”、“屏幕清晰度”等具体维度的情感倾向，以指导产品迭代。\n\n### 没有 PyABSA 时\n- 开发周期漫长：团队需分别寻找并拼凑代码来实现方面词提取和情感分类，难以统一训练与评估流程。\n- 多语言支持困难：面对英语、西班牙语等多语种评论，缺乏现成的多语言模型，需重新收集数据并从头训练。\n- 复现成本高昂：不同子任务（如方面极性分类、方面项提取）的接口不一致，导致实验结果难以复现和对比。\n- 部署门槛高：缺乏自动化的设备选择机制，在 CPU 和 GPU 环境切换时需手动修改大量底层配置代码。\n\n### 使用 PyABSA 后\n- 快速落地应用：通过统一的 API 接口，仅需几行代码即可调用预训练模型，同时完成方面项提取与情感极性判断。\n- 原生多语言能力：直接加载 `multilingual` 预训练检查点，无需额外训练即可无缝处理全球各地的用户评论数据。\n- 实验高效复现：框架内置标准化的评估指标可视化和数据集工具，确保不同子任务的实验结果可追溯、可对比。\n- 智能环境适配：PyABSA 自动检测并切换计算设备，让算法工程师能专注于业务逻辑，无需操心底层硬件配置。\n\nPyABSA 将复杂的细粒度情感分析工程简化为模块化调用，让企业能以最低成本实现从科研原型到生产环境的高效转化。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fyangheng95_PyABSA_fdb8e92b.png","yangheng95","Heng Yang","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fyangheng95_5778f1cb.jpg","Genomic LM and LLM",null,"Exeter, UK","hy345@exeter.ac.uk","https:\u002F\u002Fyangheng95.github.io\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95",[82,86],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",72.6,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"Python","#3572A5",27.4,1090,172,"2026-03-27T07:51:46","MIT",1,"未说明","非必需（训练和大规模推理推荐），具体型号、显存大小及 CUDA 版本未说明",{"notes":98,"python":99,"dependencies":100},"GPU 为可选配置，但在训练和大规模推理时推荐使用。部分高级功能（如文本增强、可视化）需要安装额外的依赖项。首次使用某些检查点（checkpoints）时需要一次性下载模型文件。支持自动选择设备（CPU\u002FGPU）。","3.8+",[101,102],"torch","transformers",[35,14],[105,106,107,108,109,110,111,112],"aspect-based-sentiment-analysis","aspect-term-extraction","lcf-bert","pytorch","pyabsa","adversarial","regression","aspect-sentiment-triplet-extraction","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T09:47:59.951334",[116,121,126,131,136,140],{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},21638,"中英文数据集的处理方式是否相同？代码中如何体现？","代码逻辑上处理方式基本一致，但部分模型（如 ATEPC）在 CUDA 评估时因涉及 IOB label 处理可能存在差异，而 APC 模型支持 CUDA 评估。训练集准确率默认不显示，因为小数据集上容易过拟合，主要展示测试集准确率。评估是在每隔 log_step 步数后对整个测试集进行一次，而非 minibatch 方式计算。如需修改统计方式或可视化逻辑，可以 fork 仓库自行调整。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Fissues\u002F93",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},21639,"在 Colab 中训练 ATEPC 模型时遇到 'IndexError: list index out of range' 错误怎么办？","该问题通常由 Colab 环境缓存或版本未更新导致。解决方案是：1. 结束当前会话并重新启动 Colab Runtime；2. 清除环境变量；3. 确保 pyabsa 库已正确更新至最新版本（安装日志中应看到 transformers 的安装信息），有时即使执行了更新命令，旧版本（如 1.1.7）仍可能在内存中运行，必须重启环境才能生效。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Fissues\u002F59",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},21640,"为什么项目中需要安装 spaCy？哪些模型依赖它？","spaCy 主要用于生成语句的语法树以计算局部上下文特征，该方法源于 ACL 2020 的论文《Modelling Context and Syntactical Features for Aspect-based Sentiment Analysis》。只有 LCFS-BERT 和 SLIDE-LCF-BERT 模型需要使用 spaCy；而 BERT-BASE、BERT-SPC、LCF-BERT 以及 LCF-ATEPC 等模型并不需要 spaCy。如果数据量充足，也可以忽略预提供的数据，使用自己的数据分布进行训练。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Fissues\u002F26",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},21641,"项目是否支持多观点（Multi-aspect）的抽取？","原生架构对多观点抽取的支持有限，可能需要修改模型架构。维护者建议通过 Gitter 等渠道沟通具体需求，并提供标注示例以确认方案。如果有大规模标记数据的需求，可以先标记少量例子确认规则，再进行大规模标记。用户也可以提供特定数据，讨论是否需要修改标记规则以适应多观点场景。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Fissues\u002F27",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":120},21642,"训练过程中为什么不显示训练集的准确率？","默认不显示训练集准确率，因为在数据集不够大时，训练集准确率通常会出现过拟合现象，参考价值较低且容易误导。系统主要关注测试集准确率以评估泛化能力。如果用户确实需要对比训练集和测试集准确率来监控过拟合，可以 fork 仓库并修改代码中的准确率统计逻辑来实现。",{"id":141,"question_zh":142,"answer_zh":143,"source_url":120},21643,"log_step 参数的作用是什么？测试集准确率是如何计算的？","log_step 参数控制评估的频率，数值越大，评估次数越少。测试集准确率的计算方式不是基于 minibatch，而是在达到设定的 log_step 步数时，一次性输入整个测试集数据进行推理并输出结果。这种机制导致测试过程在运行日志中看起来是“隐藏”的，建议在后续版本中优化进度显示。",[145,150,155,160,165,169,174,179,184,189,194,199,203,207],{"id":146,"version":147,"summary_zh":148,"released_at":149},127673,"v2.1.12","- 添加对方面情感三元组抽取的初步支持\n- 添加基于指令的方面类别、观点、情感四元组抽取的初步支持","2023-03-21T11:33:48",{"id":151,"version":152,"summary_zh":153,"released_at":154},127674,"v2.0.27","这是基于最新依赖的最新稳定版本。\n\n请确保更新 PyABSA 的依赖，尤其是 metric-visualizer、autocuda 和 findfile。","2023-02-02T15:04:43",{"id":156,"version":157,"summary_zh":158,"released_at":159},127675,"v2.0.11","请参阅 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyangheng95\u002FPyABSA\u002Fblob\u002Fv2\u002Frelease-note.json 中 v2 版本的更新详情。\n\n此致，\n\n恒","2022-11-28T10:56:28",{"id":161,"version":162,"summary_zh":163,"released_at":164},127676,"v1.16.25","修复版","2022-11-04T18:20:12",{"id":166,"version":167,"summary_zh":76,"released_at":168},127677,"v1.16.14","2022-08-30T13:45:00",{"id":170,"version":171,"summary_zh":172,"released_at":173},127678,"v.1.16.5","常规更新，请参阅 release note.json 获取更新详情。","2022-07-17T00:05:58",{"id":175,"version":176,"summary_zh":177,"released_at":178},127679,"v1.16.1","大家好！  \n抱歉各位，在之前的版本（直至 v1.16.0）中，我引入了一个评估方面的 bug，导致 ATEPC 的评估结果偏高。  \n现在我已经修复了这个关键问题，并提升了对非拉丁语系语言（如中文、日文、韩文等）的推理性能。  \n大家可以访问[新的演示](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002Fyangheng\u002FMultilingual-Aspect-Based-Sentiment-Analysis)，查看非拉丁语系语言推理方面的改进。\n\n祝好！感谢大家使用 PyABSA。  \n\nHeng","2022-07-07T09:34:17",{"id":180,"version":181,"summary_zh":182,"released_at":183},127680,"v1.15.6","请参阅发行说明。","2022-06-30T11:59:23",{"id":185,"version":186,"summary_zh":187,"released_at":188},127681,"v1.14.8","v1.14.x 的最新稳定版本","2022-06-04T17:49:40",{"id":190,"version":191,"summary_zh":192,"released_at":193},127682,"v1.14.0","这是一个稳定版本，修复了多个 bug。","2022-05-03T02:29:28",{"id":195,"version":196,"summary_zh":197,"released_at":198},127683,"v1.13.1","这是 PyABSA 的一个稳定版本，它提升了方面术语抽取和情感分类流水线的质量。","2022-04-30T15:37:36",{"id":200,"version":201,"summary_zh":76,"released_at":202},127684,"v1.10.4","2022-04-21T19:13:55",{"id":204,"version":205,"summary_zh":76,"released_at":206},127685,"v1.8.39","2022-03-20T23:48:54",{"id":208,"version":209,"summary_zh":76,"released_at":210},127686,"V1.8.5","2022-01-10T22:30:50"]