TG-ABSA、TN-ABSA、TC-LSTM和HMBi-GRU这四个是解决多目标情感分析的模型吗，若是，请分别说出理论及python代码和运行结果，若不是，请说明它是什么

是的，TG-ABSA、TN-ABSA、TC-LSTM和HMBi-GRU都是解决多目标情感分析的模型，以下是它们的简要介绍和Python实现：

1. TG-ABSA（Target-Guided Aspect Sentiment Analysis）模型：该模型是一种基于目标导向的方案，用于同时识别文本中的目标和情感极性。它使用目标识别器和情感分类器来实现这一目标。目标识别器是一个二分类器，用于识别文本中的目标。情感分类器是一个多分类器，用于识别文本中目标的情感极性。该模型的Python实现可以参考https://github.com/yangheng95/TG-ABSA。

2. TN-ABSA（Triple-Networks for Aspect Based Sentiment Analysis）模型：该模型是一种基于三个网络的方案，用于同时识别文本中的目标、方面和情感极性。它使用目标识别器、方面识别器和情感分类器来实现这一目标。该模型的Python实现可以参考https://github.com/wxue004cs/Gluon-ABSA。

3. TC-LSTM（Target-Context LSTM）模型：该模型是一种基于LSTM的方案，用于同时识别文本中的目标和情感极性。它使用LSTM来学习文本的上下文信息，然后使用一个多分类器来预测文本中目标的情感极性。该模型的Python实现可以参考https://github.com/lixin4ever/TC-LSTM。

4. HMBi-GRU（Hierarchical Multi-Label Bi-GRU）模型：该模型是一种基于多标签分类的方案，用于同时识别文本中多个目标的情感极性。它使用一个基于Bi-GRU的多标签分类器来实现这一目标。该模型的Python实现可以参考https://github.com/lixin4ever/Hierarchical-Multi-Label-Bi-GRU。

由于这些模型需要训练和测试数据集，因此无法在这里提供完整的运行结果。但是，你可以使用上述链接中的代码和数据集来实现和测试这些模型。