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这一世，萧逸穿越转世成了大炎王朝渊王世子。 游历江湖五年，归京之时，武帝赐婚人屠郡主。天下人笑他攀附女杀神，殊不知—— 他身边的一个瞎眼老仆都是曾经压的人间剑道尽称臣的绝世枪仙！ 他随手落子，都能缔造出一支名震天下的漠北狼骑。 而他的那一个个徒弟，更是了不得，有横压天下的天魔教主！有统御漠北万万里疆域的漠北女君，有一口浩然气可镇天下文脉的小书生…… …… 我叫白洛神，大炎武侯之女，自幼立志肃清寰宇。 此次远征海外，大胜而归。 祖父忧我功高震主，提议与皇室结亲，消除武帝猜疑，为此我特地择了势力最小的渊王一脉。 我明白小世子抗拒婚约是害怕卷入夺嫡之乱。 所以，我承诺护他一世，将来若有劫难，必先他而死！ 可渐渐地，京都的局势怎么越来越不对劲。 与世无争的渊王一脉为何让群臣避讳莫深？ 为何越来越多的世人敢冒着天下大不讳，唤我那夫君为——夜天子！？ 不仅如此，连【漠北真王】、【天魔圣师】、【妖庭共主】等等这些让天下名将、诸侯，乃至仙佛都避讳莫深的尊号怎么都和我那夫君扯上了关系？ 女杀神：“你到底还有多少身份瞒着我？”

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

【枪炮机甲+空间魔法+天才+贵族+多女】 （无系统，非爽文，慢节奏） 穿越成伯爵次子的默里·格林，觉醒了强大的空间天赋，本想做个安静贵公子的他，正准备享受天才学员的校园生活，结果却被家族派去追求高冷美丽的公爵继承人，还被其看中。 为了保护自己，改变入赘命运，他魔改前世知识，创造出独属于自己的魔法科技，制造出的魔法枪炮，魔法机甲，虚空飞船……这种种魔法科技，不仅改变了自己的命运，还改变了整个世界的命运。 神啊！时代变了。——默里·格林

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【南瞎北哑东邪西花中胖爷+黎簇+无女主】 —— 重生后，疯了的不仅是吴小佛爷，还有他的邪门儿。 —— “当天真不再天真，就只剩下蔫儿坏。” —— 能平复遗憾的不是雷城，是他的执念。 —————— 下七星鲁王宫那天， 和吴三省达成协议要为他大侄子保驾护航的张起灵， 看着角落里把人打得脑浆四溅还一脸灿烂笑容的吴小狗陷入了沉思。