ABSADatasets 是数据集领域的开源项目，由 yangheng95 开发，2021 年首次发布。
它收录于数据集分类，该分类目前共有 278 个项目，GitHub 星标数为 246。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-16。开源免费数据集。
它主要面向的使用场景是：学术研究：快速复现ABSA相关论文实验，对比不同模型效果。同类可对比的替代方案包括 PyABSA、ASAP、SenticNet。
ABSADatasets
一站式获取 ABSA 和文本分类数据集，直接训练模型
ABSADatasets 是一个面向方面级情感分析（ABSA）和文本分类的公开数据集集合，由社区共同维护。它解决了研究者和工程师在训练情感分析模型时，需要四处搜集、清洗和统一格式数据集的痛点。项目汇集了多个经典 ABSA 数据集，如 SemEval 系列、Twitter 评论、餐饮和笔记本电脑评论等，并提供了统一的预处理和加载接口。核心能力包括：支持多种 ABSA 子任务（如方面词提取、方面情感分类、方面对提取等），兼容 PyABSA 框架，方便直接用于模型训练和评估。同时，项目鼓励社区贡献新数据集，持续更新。对于想快速复现 ABSA 实验或构建文本分类基线的人来说，这是一个省时省力的数据资源库。
开源
free
数据集
GitHub 星标
★ 246
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类数据集
开发团队yangheng95
所属国家
定价模式free
价格说明开源免费数据集
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言HTML
技术栈/模型absa,dataset,pyabsa
GitHub 星标★ 246
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2021-06-08 00:00:00
最近更新2026-09-16 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-21
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 覆盖多个经典 ABSA 数据集，如 SemEval 2014/2015/2016、MAMS、ACL 等，开箱即用
- 与 PyABSA 框架深度集成，提供统一的数据加载和预处理接口，减少代码适配成本
- 支持社区贡献，数据集持续更新，并附带详细的使用示例和文档
不足之处
- 数据集以英文为主，中文及其他语言的数据集较少
- 部分数据集需要自行下载原始文件，项目未直接托管全部数据，依赖外部链接
适用场景
- 学术研究：快速复现 ABSA 相关论文实验，对比不同模型效果
- 工业应用：为电商评论、社交媒体舆情分析构建情感分类模型
- 教学实践：在 NLP 课程中作为数据集案例，让学生动手训练和评估模型
替代项目
PyABSA、ASAP、SenticNet
项目介绍
上一篇：market_prices
下一篇：没有了！
同类项目推荐
X-AnyLabeling
开源
一站式AI辅助标注，图像视频文本通吃，导出格式随心配
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop applicat···
aisheets
开源
像用表格一样批量调 AI，不写代码就能造和改数据集
Build, enrich, and transform datasets using AI models with no code
distilabel
开源
基于论文的合成数据流水线，快速生成高质量 AI 反馈数据。
Distilabel is a framework for synthetic data and AI feedback for engineers who need ···
DataGen
开源
用大模型一键生成定制化训练数据，告别数据荒
[ICLR'25] DataGen: Unified Synthetic Dataset Generation via Large Language Models