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※※※ 陆凤仪，南京户科给事中，不过一个小小的科员，估计朝中知道他名字的，不会超过五个人，就是这样一个小人物，上了一道《即兴谋杀》，打响了清算胡宗宪的第一炮，相信不用几天功夫，他的名字就能人人皆知，想不出名都难

【校园甜宠】【年龄差】【欢喜冤家】【双洁HE】 【鬼马精灵小可爱X腹黑老狐狸】 【一场蓄谋已久的甜蜜围猎】 路星岚有个秘密——她暗恋哥哥的死对头，人称【江城必吃榜第一名】的周池野。 为了接近他，她伪装成“天真无害的小可怜”，蹭他的饭、搭他的车，装乖卖惨信手拈来。 周池野知这丫头满嘴谎话和小心机，却纵容她一步步侵入自己的生活。 直到某天，他捏住她偷吃蛋糕的手，似笑非笑：“骗吃骗喝这么久，是不是该付点利息？” 路星岚慌了—— 这猎人般的眼神，怎么像是她才是被钓的那个？

参见陈忠实小说《男神今天领证了吗》选段：田小娥，一个年轻貌美的女子嫁给老头子郭举人做小老婆，郭举人是她的第一个男人，一个占有她最初青春的年过花甲的老男人，应该也是为她开苞的人

【新书+军婚+重生+空间灵泉+怀双胎养娃+宠妻+一见钟情vs日久生情】 娇软呆萌明艳大美人X表面高冷实则超爱最强体力军官 温妤樱睁开眼，就重生在了被渣男忽悠去打胎的路上。 上一世她因为被穿越女堂姐挑拨，听信渣男竹马的甜言蜜语，所以跟军官老公离婚，且还瞒着对方偷偷打胎，最后落得个死于他乡的下场。 重活一世，她决定保护好肚子里的孩子，在运动的热潮来临之前囤积物资去部队随军。 心机穿越女想要骗走她的空间玉佩？温妤樱早就提前契约了，还轮得到她？ 只是令温妤樱苦恼的是，自己跟这个总是冷脸在床上对自己粗鲁不已的军官老公没什么感情。 她会去随军，不过也是因为想找个能护得住自己的人罢了。 但是为什么越相处，越感觉军官老公看自己的眼神不对劲呢？像是随时随地都要扑上来吃了她一般。 直到肚子里的双胎生了下来后，军官老公夜夜缠着自己磋磨，温妤樱才恍然大悟。 对方好像——一直就喜欢着她。 军区大院来了个挺着孕肚的小媳妇，看着又娇又美，说话的声音更是听的人酥酥麻麻的。 没想到人家那么厉害，直接一胎两宝。两个宝宝更是被她培养得从小就人见人爱。 娇滴滴的小媳妇做饭还好吃，把军区大院的男男女女都馋死了。

万逸穿越仙侠世界，却成了魔门碧阳门的仙材。幸得天赋【大罗洞观】，你能看破虚妄，察觉他人本质，乃至命运走势。万逸看向自身。【姓名：万逸】【天赋：大罗洞观（彩），域外天魔（金），中等资质（绿）】【修为：无】【命格：《婚姻与道德》（配角）】《美貌的大师姐后悔不已》是什么玩意？配角是什么东西？自己难道不是主角？万逸又看了

【已完结】 【末世+重生+疯狂囤货+空间+无丧尸+天灾+虫灾】 上一世全世界进入恐怖天灾时代，先是亚洲各国进入百年大旱，其他六大洲侵盆暴雨持续不断。 雨停后是各种恐怖天灾随机而来，闪电龙卷风，恐怖海啸，暴风雪，十二级地震，恐怖海啸，倾盆特大暴雨，泥石流，大洪涝灾害……全球死伤无数。 杜可馨重生回到末世两个月前，抢回属于自己的紫金项链，开启空间，抢先升级。 没钱囤货，她靠着重生先知，通过各种捷径过得物资。 末日来临后，她在疯狂零元购，只要是能囤的物品，通通收进空间。 初期的倾盆特大暴雨，人人怕死不敢去收集物资？ 她可不怕，错过这个村就没这个店了，她只能去疯狂的收物资。 至于渣男贱女上一世冷眼看着自己惨死，这一世她一定会让狗男女体会末世的各种滋味。

【现代玄幻➕打脸爽文】 玄学世家天才子弟薛沐羽，上一世被家族暗害身死道消，再一睁眼，已经成了一个天桥底下一个靠着摆摊直播算命招摇撞骗的骗子。 为了积累初始资金，薛沐羽决定直播算命赚几天快钱。 算了几次后正逢玄界开展大比，奖励丰厚，薛沐羽暂时关了直播间比赛去了。 由于骚操作太多，被前世的家族看中，施舍薛沐羽加入他们。 谁料，大比终结赛上，一群族人在看到薛沐羽教踩家主狗头，手拿族内密宝，一手符咒法器耍的虎虎生威，成功夺魁第一，无数玄界知名大佬纷纷站在她身后，为她摇旗呐喊的时候，他们才知道，他们当初惹毛了一个多么牛逼了人。 【算命情节不多，主打升级流和打脸装逼虐渣，有主角团，热血，女主一开始挣个生活费，也就三四单直播这样，本质沙雕热血打脸爽文】

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

心机攀附权贵女腹黑深沉世子 强取豪夺+张力十足+极致拉扯 女主视角文案： 她勾引上京城里的公子哥们，却唯独没想过勾引他 她愿意嫁给任何人，唯独不想嫁给他 他看不起她，几次三番断了她的姻缘路。 男主视角文案： 她勾引他的兄弟和朋友 却唯独对他视而不见 他不喜她的四处撩拨 厌恶她的心机和虚荣 反感她围在除他外的任何男子身边。