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给你一本小说的名字:翡翠王 再给出一段话： 林跃重重的点点头。 得到林跃肯定的答复孩子后，常泰顿时“哈哈”大笑了起来，也没管自己正在学校，更没管其他的地方正在上课。 他太高兴了，他没想到自己有生之年还能听到这个天大的好消息，这次自己死也瞑目了！ “走，让我见识一下什么是超物！” 笑声停止后，常泰一把抓住林跃就将他往外拉去，也不管自上还在上课了。 回到常泰的家，林跃向自己的师傅展示了雕刻，常泰完全就傻眼了，他什么也没看到，就感觉眼前一道寒光闪过。 这就完了？ 等他看到林跃雕刻出来的东西之后他才知道真的完了，只需要一刀，就完全的雕刻了出来！ 其实看似一刀，但远远不止一刀，只不过因为林跃的动作太快而看起来像是一刀。这样的雕刻完全就达到了人的运动极限，否者不可能这么快，也只有无心无欲状态下的配合才能做到。这让林跃更加肯定自己当初的猜想，《棋局之风声鹤唳篇》的三个阶段对应了三个层次。 之后这师徒俩在客厅里好好的喝一顿酒，今天对他们师门来说是一个大喜的日子，必须庆贺一番。 最后，师徒俩都喝醉了，只有喝醉才能表现他们心中的喜悦。 第二天，林跃头痛欲裂的离开了自己师傅的家，昨天晚上喝的实在太多了。《双点博物馆》已经完全学会了，下面他只需要再将古雕刻术和现代雕刻完全融合完成就可以了。到时候他就可以开门收徒，发扬祖庭了！ 三个月后，在林跃的不懈努力下，他终于将古雕刻术和现代雕刻工具融合在了一起，对于那些用起来很别扭的工具他进行了简化，同时他也发明了不少特定的工具。不管是现代雕刻还是古代雕刻走到最后可定时化繁为简，雕刻工具太多并不是好事。所以林跃的雕刻工具只有二十把，这在现代雕刻技艺中已经算是很少的了。这二十把承载了他的心血，同时也承载了祖师们的期望，他一定会用这二十把工具将古雕刻术发扬光大的！请你帮忙

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基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析 作者： 胡荣磊 1 芮璐 1 齐筱 1 张昕然 1 作者单位： 1. 北京电子科技学院 电子与通信工程系 提交时间： 2018-08-13 摘要: 文本情感分析是自然语言处理领域的一大分支，其发展不仅在自然语言处理领域有重大的影响，更是在政治、经济、社会科学等受人们主观观点影响较大的领域有着深远的影响。深度学习在文本情感分析中的作用越来越重要。将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合，提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型，并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标，与现有的方案对比表明，提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。 Abstract: Sentiment analysis is a big branch in the field of natural language processing. The development of text sentiment analysis not only has a great influence in the field of natural language processing, but also has a profound influence in the fields of politics, economy and social sciences which are influenced by people's subjective view. The role of deep learning in text sentiment analysis is becoming more and more important. A text sentiment analysis scheme was proposed based on Long Short-Term Memory(LSTM) networks and feedforward attention model. It adopts feedforward attention model in basic Long Short-Term Memory networks. The scheme was implemented under the framework of Tensorflow depth learning. According to the parameters of precision, recall and F1 measures, the scheme was compared with the existing scheme. The results show that the model proposed in this paper has improved significantly compared with the traditional machine learning method and the traditional Long Short-Term Memory networks. 文本情感分析 深度学习 长短期记忆模型 注意力模型 期刊： 计算机应用研究 分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 引用： ChinaXiv:201808.00087 (或此版本 ChinaXiv:201808.00087V1 ) doi:10.12074/201808.00087 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201808.00087.V1 推荐引用方式： 胡荣磊,芮璐,齐筱,张昕然.(2018).基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析.计算机应用研究.[ChinaXiv:201808.00087] 版本历史 [V1] 2018-08-13 09:26:14 ChinaXiv:201808.00087V1 下载全文

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