blocks|key|2798728|text|一组“基于目标的情感”模型适用于类似的用例，我也在其中工作过。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2798729|其中一些模型是解决方案的一部分：|2798730|http://sentic.net/sentic-lstm.pdf|ordered-list-item|offset|length|2798731|https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01537896/document|2798732|https://arxiv.org/pdf/1802.05818.pdf|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1|2^0|0|0|0|X|0|0|0|1I|1|0|0|10|2^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|U|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|V|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|W|8|@]|9|@$G|X|H|Y|1|Z]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|F|7|10|8|@]|9|@$G|11|H|12|1|13]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|F|7|14|8|@]|9|@$G|15|H|16|1|17]]|A|$]]]|M|$N|$5|O|P|Q|A|$R|E]]|S|$5|O|P|Q|A|$R|J]]|T|$5|O|P|Q|A|$R|L]]]]

A Ensemble of "Target based sentiment" models worked for a similar use-case that I worked on. 

Some of the models that were part of the solution : 

<ol>
<li><a href="http://sentic.net/sentic-lstm.pdf" rel="nofollow noreferrer">http://sentic.net/sentic-lstm.pdf</a></li>
<li><a href="https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01537896/document" rel="nofollow noreferrer">https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01537896/document</a></li>
<li><a href="https://arxiv.org/pdf/1802.05818.pdf" rel="nofollow noreferrer">https://arxiv.org/pdf/1802.05818.pdf</a></li>
</ol>

I would like to do sentiment analysis on a set of financial news from the S&amp;P 500 for given entities (organization names). However, each news (rows in my dataset) may have more than one entity and I have to do analysis for each entity separately the same news. First, my algorithm should find which entities are present in a specific news and then do sentiment analysis for them.

I would appreciate if someone could help me.

Example of output:

<a href="https://i.stack.imgur.com/6UNZY.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/6UNZY.png" alt="example of output "></a>

Sentiment analysis for multiple entry in one text

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没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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功能1上新10个字符

功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符功能2描述100个字符。

功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符功能2上新100个字符。

功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符功能5上新100个字符

功能4上新

文章&问答评论现已支持表情

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我想对S&P 500给出的一组金融新闻(组织名称)进行情绪分析。但是，每个新闻(我的数据集中的行)可能有多个实体，我必须对每个实体分别分析相同的消息。首先，我的算法应该找出哪些实体存在于特定的新闻中，然后对它们进行情感分析。如果有人能帮我，我会很感激的。产出实例：📷

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