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基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析 A Cross-domain Text Sentiment Analysis Based on Deep Recurrent Neural Network 作者： 余传明 1 作者单位： 1. 中南财经政法大学信息与安全工程学院 武汉 430073 提交时间： 2023-08-26 摘要: [目的/意义]通过在标注资源丰富的源领域（Source Domain）中学习，并将目标领域（Target Domain）的文档投影到与源领域相同的特征空间（Feature Space）中去，从而解决目标领域因标注数据量较小而难以获得好的分类模型的问题。[方法/过程]选择亚马逊在书籍、DVD和音乐类目下的中文评论作为实验数据，以跨领域情感分析作为研究任务，提出一种跨领域深度循环神经网络（Cross Domain Deep Recurrent Neural Network，CD-DRNN）模型，实现不同领域环境下的知识迁移。CD-DRNN模型在跨领域环境下的平均分类准确度达到了81.70%，优于传统的栈式长短时记忆网络（Stacked Long Short Term Memory，Stacked-LSTM）模型（79.90%）、双向长短时记忆网络模型（Bidirectional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）模型（80.50%）、卷积神经网络长短时记忆网络串联（Convolution Neural Network with Long Short Term Memory，CNN-LSTM）（74.70%）模型以及卷积神经网络长短时记忆网络并联（Merged Convolution Neural Network with Long Short Term Memory，Merged-CNN-LSTM）模型（80.90%）。[结果/结论]源领域和目标领域的知识迁移能够有效解决监督学习在小数据集上难以获得好的分类效果的问题，通过CD-DRNN模型能够从无标注数据中有效地筛选特征，从而大大降低目标领域数据标注相关的工作量。 Abstract: [Purpose/significance] In order to solve the problem of classification model in target domain that caused by the lack of data, this study firstly trains the model of source domain that includes rich labeling/tagging data, and then, projects source and target domain documents into the same feature space. [Method/process] The reviews of three product categories, i.e. books, DVD and music, from Amazon, which are written in Chinese, are taken as the experimental data, and the cross-domain text sentiment analysis is considered as the research task. A novel model, i.e. the Cross Domain Deep Recurrent Neural Network (CD-DRNN), is proposed to achieve knowledge transfer among domains. The average accuracy value of CD-DRNN achieves 81.70%,which excels the values of Stacked Long Short Term Memory (79.90%), Bidirectional Long Short Term Memory(80.50%), Convolution Neural Network with Long Short Term Memory (74.70%) and Merged Convolution Neural Network with Long Short Term Memory (80.90%). [Result/conclusion] Knowledge transfer in source domain and target domain could effectively solve the difficulties of achieving good classification performances on small data sets. The proposed method can be leveraged to effectively select features from unlabeled data, thereby greatly reducing the workload related to data annotation in the target domain. 跨领域 迁移学习 深度循环神经网络 情感分析 期刊： 图书情报工作 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 引用： ChinaXiv:202308.00284 (或此版本 ChinaXiv:202308.00284V1 ) doi:10.12074/202308.00284 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202308.00284.V1 推荐引用方式： 余传明.(2023).基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析.图书情报工作.[ChinaXiv:202308.00284] 版本历史 [V1] 2023-08-26 23:57:18 ChinaXiv:202308.00284V1 下载全文

Solar Term Anomaly in China Stock Market: Evidence from Shanghai Index 作者： 周天宝 1 李兴浩 2 赵俊光 1 作者单位： 1. 北京林业大学理学院 2. 北京林业大学信息学院 通讯作者： 赵俊光 Email:zhaojg@bjfu.edu.cn 提交时间： 2023-02-10 摘要: 本文研究了在中国股票市场的节气效应（异象）以作为对现有日历效应文献的补充。基于回归模型，本文从多个维度证实了上证指数存在的节气效应：节气组内研究、全样本均值研究和、全样本波动率研究以及节气交替效应。如小寒、立春和雨水等节气被证实能够带来显著正或负的收益率，谷雨、芒种及大暑节气会显著地带来高波动率。这些结果是可信的并且在EBA检验和多种误差分别假设下也是稳健的。本文的结果为读者提供了一个全新的角度来理解在中国传统文化影响下的日历效应的表现。节气效应是通过影响投资者情绪进而影响市场的。这对文化红利假说和中国文化对其他亚洲市场的潜在影响都是一个有力的依据。 日历异象（效应） 极端边界分析 有效节气点 节气交替效应 来自： 周天宝 分类： 统计学 >> 经济统计学 统计学 >> 应用统计数学 投稿状态： 未投稿 引用： ChinaXiv:202302.00063 (或此版本 ChinaXiv:202302.00063V1 ) DOI:10.12074/202302.00063V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202302.00063.V1 推荐引用方式： 周天宝,李兴浩,赵俊光.(2023).Solar Term Anomaly in China Stock Market: Evidence from Shanghai Index.中国科学院科技论文预发布平台.doi:10.12074/202302.00063V1 版本历史 [V1] 2023-02-10 10:22:17 ChinaXiv:202302.00063V1 下载全文

【群像、团宠万人迷、萌宝三岁多、异能，囤物资、无CP，文中伏笔多】 裴念念上一世本是深山野潭里的一条锦鲤，好不容易要修炼出人身，结果被老天爷一道天雷劈死了，一朝投胎成了裴家老六，吃喝玩乐摆烂样样插一脚。 末世降临，丧尸横行，动植物变异，家人天各一方，想到平日里哭起来可怜唧唧的小团子，爹妈哥姐几个，干劲满满，忽悠捡人组建异能小队一条龙，到家之后发现一切都大变样。 那个在异植顶端蹦跶的是他们家……是他们家小六吧？ …… 一只可爱的小熊猫朝着桃树根部嘘嘘过后，得到了一个硕大粉嫩的，散发着果香的大桃子。 小熊猫把新得桃子放在了鲜花篮子里屁颠屁颠去排队。 裴临夫妇看着一长串在排队的异兽陷入了沉思…… 这里的异兽怎么那么通人性，还学会上供了？？？ 就是上供的对象嗯…… …… 地震来临，山体滑动，海水喷涌，高楼倒塌，整个大地都在颤抖，裴家庄园所在的那座山成为了唯一的安全地带，所有生物躲到了那里，一切恢复平静之后，它们齐齐对着山头的位置跪下，低下头颅，虔诚得像是在跪拜神明。 它们将永远信奉这个人类…… 【简介已尽力，各位看官~~进来瞅瞅呗~文中伏笔较多，请耐心观看】

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被选中的秀女入宫成为宫女，分配至各宫，白天干活，兰州资源环境职业技术大学培训，可按月得工资。

洞玄真君眼神中闪过一抹不屑，高欢武功诚然高，可在白莲法会上说《同修之能》却太过不智了。

捡起摊位上的一本白猿拳谱，刘安本道只是图个新鲜，却没有想到竟由此推开了通往另一个世界的大道之门…… 由武入道，现世超凡！ 打破樊笼，走进传说！ [本书无系统，长生，关于修行方面的会讲的比较多，但是不影响剧情。] 本书纯属虚构，请勿当真，谢谢！

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李怀瑾只是想安静的钓个鱼。 谁知突然杀出个貌美如仙的女子将他按在地上就是啪啪一顿小平拍。 之后这女子就赖上他了，非要将他带回宗门。 李怀瑾宁死不从。 正所谓，男儿不展凌云志，空负天生八尺躯。 好男儿怎能被美色所束缚？ 可等被这女子强掳回妙音宗，他就觉得有点不对劲了。 这妙音宗，竟是个女子宗门，目光所及之处皆是绝色。 高冷美艳的师尊，俏皮可爱的师妹，傻傻的小武侍。 当然还有那么貌美如仙，没事儿就将他按地上平拍的师姐。 李怀瑾表示：“师姐，别闹，腰不好，真不好！”

【与游戏剧情不完全相同】 上岸的本子画师不慎穿越星铁世界，身无分文的情况下不得不重操旧业。 一张大黑塔图片解决了吃饭问题，同时觉醒系统。 只要收集玩家的情绪点，就可以将自己创作的图画制作成拥有特殊效果的特殊光锥。 但是…… 黑塔人偶，你想要干什么？ 混乱之下，黑塔光锥被启动了，叶霖的眼前出现了一个带着魔女帽的高挑身影。 呕吼，怎么给我传送到正主身边来了？ 帽子尖尖女士：“小老鼠上门了。解释一下，我可以考虑不追究你的责任。” …… 好说歹说，黑塔终于松口，叶霖来到了即将进入翁法罗斯的星穹列车。 玩家们：“等会儿，老米出新角色了？好帅的角色啊！” 起初，玩家们并没有在意叶霖的到来，直到那一张张精美的光锥出现。 玩家：“你可以不相信叶哥的实力，但是你不能不相信他的审美！” 叶霖：“孩子们别怕，我的下一张图绝对能救下黄金裔的，这一次绝对不会是遗照！”