共8400多对中英语句，已预处理，中文用jieba分了词，标点符号没问题，保存于en-zh.csv，分隔符是制表符\t（不是默认逗号）。 句粒度，但有不少长句，裁剪后5w对也够用。 原始数据集也在包中，其中en-zh_News.tmx有一部分句子有问题，（en-zh.csv丢弃了有问题的句子），如果必要建议不要直接使用该文件。 另外附赠我对语料的预处理文件（propressor.py），以及数据集（pytorch的Dataset）等相关的实现（LangData.py)。 如果又可以改善的地方，欢迎留言

基于ZigBee的细粒度电量智能无线监控插座的设计

【2018hit计算机系统安全】实验二：细粒度权限管理及实现root能力的分发和管理

在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。含有训练集、验证集和测试集

共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向.数据集分为训练、验证、测试A与测试B四部分。数据集中的评价对象按照粒度不同划分为两个层次，层次一为粗粒度的评价对象，例如评论文本中涉及的服务、位置等要素；层次二为细粒度的情感对象，例如“服务”属性中的“服务人员态度”、“排队等候时间”等细粒度要素。每个细粒度要素的情感倾向有四种状态：正向、中性、负向、未提及.