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【无cp+大女主+系统+爽文+打脸虐渣】 除夕当天，唐听雨惨开除，她安慰自己还可以靠存款缓缓，结果就收到警察电话她的出租屋被入室抢劫，劫匪连个钢镚都没给她留。 悲愤之余，她爬上天台狠狠给老天竖了个中指，然后就被一道惊雷劈进了前几看过的烂尾小说中。 唐听雨躺在床上仰天长笑，她果然还是有女主光环的，接下来就差个系统金手指上线了。 【滴滴，系统绑定中，宿主你好，我是神豪系统……】 唐听雨激动不已。 【滴滴，系统绑定中，宿主你好，我是学霸系统……】 【滴滴，系统绑定中，宿主你好，我是美颜系统……】 这年头连系统都流行批发了吗？ 还有海王系统、龙傲天系统、宫斗系统，足足有六个系统要和她绑定。 于是她靠着六个系统带飞，成为集学历、美貌、演技、财富于一身的六边形王者。

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情绪关联性在舆情识别中的作用研究 Multi-label text emotion classification based on self-attention mechanism and emotion semantic similarity modeling 作者： 倪盈盈 1 作者单位： 1. 上海交通大学媒体与传播学院 通讯作者： 倪盈盈 Email:niinin7@sjtu.edu.cn 提交时间： 2024-05-04 15:08:23 摘要: 【目的】针对现有的多标签文本情绪分类算法难以建模和利用情绪间语义关联性的问题，提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类方法。【方法】本文提出基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络（AttEmoNet），通过自注意力情绪关联模块建模情绪标签自身的语义及相似性，并使用基于大规模预训练模型的文本编码器用于编码输入文本为语义向量，最后通过神经网络计算文本语义向量和情绪语义向量的匹配度， 从而实现更加精准的情绪类别识别。【结果】通过在NLPCC2014和GoEmotions两个公开数据集上的对比实验验证AttEmoNet的有效性。结果表明，AttEmoNet的文本情绪分类性能相比于基线方法Random、cnsenti、SVM和BERT均有显著提升。相比于现有最优基线方法，AttEmoNet的分类精准度Precision最高提升13.33%，召回率Recall最高提升21.80%，F1得分F1-score提升12.74%。同时AttEmoNet建模的情绪语义关联矩阵有良好的可解释性，证明其具有较好的建模情绪语义的能力。【局限】大语言模型的出现为多标签文本情绪分类打开了全新的思路，未来将结合AttEmoNet与大语言模型各自的优势以实现更加精准、高效的多标签文本情绪分类算法。【结论】本文提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络，提升了文本情绪模型的情绪语义及其关联性建模的能力以及情绪识别的性能，并通过在两个公开数据集上的对比实验验证了研究的有效性。 情绪分类 舆情识别 来自： YINGYING NI 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 未投稿 引用： ChinaXiv:202405.00005 (或此版本 ChinaXiv:202405.00005V1 ) DOI:10.12074/202405.00005V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202405.00005.V1 推荐引用方式： 倪盈盈.(2024).情绪关联性在舆情识别中的作用研究.中国科学院科技论文预发布平台.doi:10.12074/202405.00005V1 版本历史 [V1] 2024-05-04 15:08:23 ChinaXiv:202405.00005V1 下载全文

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