该文综述了基于方面的情感分析（ABSA）任务及解决方案，强调多元素ABSA的重要性，探讨预训练语言模型的应用及未来挑战。研究开发了一个ABSA模型，能够从城市评价中提取方面并进行情感分类，展示了波士顿的城市情感。同时，分析了ABSA数据集的收集方法及其优缺点，并提出了改进建议。

该研究开发了一个能够从城市评价中提取城市方面并进行情感分类的ABSA模型。通过对2500个公共公园的众包评价进行数据标注，并使用BERT模型进行训练，该模型在方面术语提取和情感分类任务中表现出显著的准确性。通过空间可视化展示了波士顿的正负城市方面。希望该模型能对设计师和规划师进行细粒度的城市情感评价提供帮助。

该研究开发了一个能够从城市评价中提取城市方面并进行情感分类的ABSA模型。通过对2500个公共公园的众包评价进行数据标注，并使用BERT模型进行训练，该模型在方面术语提取和情感分类任务中表现出显著的准确性。通过空间可视化展示了波士顿的正负城市方面。该模型有助于设计师和规划师进行细粒度的城市情感评价。

该研究开发了一个ABSA模型，能够从地理定位的城市评价中提取城市方面并进行情感分类。通过对2500个公共公园的众包评价进行数据标注，并使用带有局部上下文焦点的BERT模型进行训练，该模型在城市评价的方面术语提取和情感分类任务中表现出显著的预测准确性。通过空间可视化展示了波士顿的正负城市方面。希望该模型对设计师和规划师进行细粒度的城市情感评价有所帮助。