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NewsMTSC是一个针对新闻文章中目标依赖情感分类的开源项目，包含超过11000个来自美国在线新闻媒体政策报道的标记句子。项目提供了名为GRU-TSC的模型，实现了先进的目标情感分类性能。NewsMTSC不仅开放了详细的数据集，还提供了易用的Python包，方便研究人员和开发者进行情感分析。该工具支持多目标情感分类，为新闻文本分析提供了实用的解决方案。

PropagandaTechniquesAnalysis-en-BERT是一个专注于英语新闻文本分析的深度学习模型。该模型能够精确定位包含宣传技巧的文本片段，并识别出18种不同类型的宣传手法。研究团队采用人工标注的新闻语料库进行训练，并创新性地设计了多粒度神经网络架构，在多项BERT基准测试中表现出色。这一工具为新闻分析和媒体素养研究提供了有力支持。