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凭借《系统他总是坑》提名第12届香港电影金像奖最佳女主角。

新书《初到开成》已发）江离穿越过来，发现没有金手指，只能老老实实的修炼，五百年后，他成为九州最强者，突然出现一个系统，说能帮宿主从练气期逆袭成为九州第一人。江离看着第一个任务，陷入沉思。“请宿主打败你的堂哥（练气六层）。”“你这系统延迟的挺严重啊。”【本书欢乐向

【双女主，清冷抑郁影后受×明艳偏执视后攻】人人皆知，影后沈照影与视后林未霜是娱乐圈死对头，王不见王，却无人知晓，她们暗地里，已隐婚四年。（私设同性可结婚） 沈照影，清冷温柔的沈家大小姐，逐梦演艺圈登顶影后，却深陷抑郁泥沼，无人可依。 林未霜，明艳张扬的天才视后，人生唯一败绩是偷偷爱了死对头二十二年，爱到用婚姻捆绑，却用冷漠伪装。 一场离婚综艺《告别吧》，将这对“怨偶”推到镜头前。 全网震惊：她们什么时候结的婚？！ 直到——沈照影脖颈遮不住的红痕，走路不自然的姿态，全被高清镜头捕捉。 林未霜下意识搀扶的手，眼底藏不住的心疼。 网友逐渐品出不对： “林未霜看沈照影的眼神……这拉丝是恨？” 原来所有针锋相对，都是不敢言明的深爱。 网友这才发现，所谓死对头，是一个不敢说爱，一个不懂表达。 “这次，我带你回家。” “回我们的家。” 注:双御姐，1v1，he，酸甜口，双向救赎，搞笑，双强。

仙王战场，他也知道十分危险，虽然现在十六个纪元的修为可以兰州资源环境职业技术大学无敌，但也不保险，所以要等待所有的天君都投靠之后，炼成一座大阵，再进入其中可以确保胜利。

听说还在我学校哪里拍戏，在人家学校里拍戏了也不联系我，人家不理他了，下次见面一定要狠狠敲诈他一顿……” “怡人，泽杰哥哥拍戏比较忙，兰州资源环境职业技术大学

前世，凤戏阳倾尽所有助振南王夏静石，却只换来他一句“我此生只爱付一笑”。 直到听闻皇兄弑父杀君已伏诛，那个她曾畏惧的敌国皇帝夏静炎，将染血的虎符放入她掌心： “哭有什么用？朕教你，如何让他们血债血偿。” 他予她利刃，陪她癫狂，最终却与她一同血溅宫门。 再睁眼，她回到夙砂王宫，和亲诏书将至未至。 于是，一场惊世骇俗的戏码，在她指尖悄然编排。 当两国使臣共聚夙砂大殿，为“凤戏阳嫁与振南王”的盟约虚与委蛇时—— 她身披缟素，闯入大殿， 众目睽睽之下，她越过脸色铁青的振南王使臣，面向敌国皇帝的特使，朗声开口，声彻九霄： “凤戏阳，愿以夙砂三城为嫁妆——” “但，不是嫁予王爷。” 她抬起手，纤纤玉指，决绝地指向敌国都城的方向。 “我要嫁的，是锦绣圣帝，夏、静、炎！” “问他，敢不敢要？” 消息传回皇都，龙椅上的夏静炎把玩着紧急军报，眼底第一次映入了这个陌生公主的名字，兴味如野火燎原。 “凤戏阳？”他低笑，声线危险而玩味，“竟敢拿夙砂的江山……做你的嫁妆？很好。” “传旨：废原约，迎公主。” “朕倒要看看，是她先玩死朕，还是朕先……撕碎她。”

吴所畏和姜小帅因为一场车祸意外穿越回大学时期，重逢同为大学生的池骋和郭城宇，凭借自己的记忆和多年的经验迅速拿下各自对象，至于他们在一起后会擦出什么不一样的火花，请看后文讲解（本文是在看完原著后有感而发，不拆原cp，纯纯为爱发电！）

鱼归晚云澈（字：临渊） 落魄下堂妇风流世子爷 【久别重逢+步步设局+谋划成下堂妇+强取豪夺+男主逼婚+女主清醒+爱恨甜虐交织】 四年前，一个青春少艾，一个英姿勃发 他们情投意合，月下相约白首 一朝事败，他被迫离京 一转身，二人各自天涯 她琵琶别抱，嫁予他人 四年后，一纸休书，她被迫成为下堂妇 而他却是上京城里最耀眼的归人 临渊羡鱼，不如结网捕之 逼她下堂，是云澈归京后做的第一件事 这是一条新鲜不驯的鱼儿。 她说： “这样很好，偷偷摸摸的，刺激。” “我既已被你逼下堂，此生不再嫁人。” “这有什么？肌肤纠缠不过是身外之物，没什么大不了的，你不需要对我负责。” “我娘亲说过了，人的一生可以喜欢多个人。” “好啊，你什么时候成亲？给我一张请柬，我去喝喜酒。” 他的脸勃然变色，先发青，再发黑。 完蛋！被他逼下堂的女人不愿意嫁人了！

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

又名《繁都芳华录》 【天赐良缘】苏婉容，五品书令使庶出的女儿。为了自己的目的替嫁到齐国公府。冷漠少女遇上叛逆少年，注定双双沦陷！然而不可一世的齐国公府却突然成为众矢之的，一场大厦将倾。怎堪命运弄人，枉自凝眉，叹人间，美中不足今方信；纵然是齐眉举案，到底意难平。 【悲喜人间】时代的漩涡卷起每个人的命运。忆昔年锦时，满堂珠翠；钗裙齐家，各谱悲欢。 【家国天下】少年热血，剑指北关。寒夜连营梦回还，一夫当关，难过情关。