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今天，我加入了圆桌骑士团，本来我是打算当卧底的，可是大家都好可爱…… 这是关于一个圆桌卧底加入圆桌后打算把所有人的关系都变好的故事。 （非无敌）（无系统）（非穿越者）（男妈妈）（团宠）（神秘的迦勒底小团体）（剑男人勇闯特异点？）（有cp，但是爱怎么磕就怎么磕）（全员搞笑？）（全程有刀）（都来看爱抚鸡欧小说了没刀怎么行？）（暂定前期不列颠→近现代→迦勒底→特异点／异闻带→迦勒底日常）（本书是型月同人，不是单纯的爱抚鸡欧小说，会涉及月姬，魔夜等作品，因为邪恶的蘑菇一直不写，所以本书会适当的对一些原作设定极少的角色进行原创，如果被背刺就算我运气好）（如果可以的话多点评论吧，对小作者来说是很大的鼓励哦∧

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撩了男闺蜜他哥被缠上了——幸福的延续

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情绪关联性在舆情识别中的作用研究 Multi-label text emotion classification based on self-attention mechanism and emotion semantic similarity modeling 作者： 倪盈盈 1 作者单位： 1. 上海交通大学媒体与传播学院 通讯作者： 倪盈盈 Email:niinin7@sjtu.edu.cn 提交时间： 2024-05-04 15:08:23 摘要: 【目的】针对现有的多标签文本情绪分类算法难以建模和利用情绪间语义关联性的问题，提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类方法。【方法】本文提出基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络（AttEmoNet），通过自注意力情绪关联模块建模情绪标签自身的语义及相似性，并使用基于大规模预训练模型的文本编码器用于编码输入文本为语义向量，最后通过神经网络计算文本语义向量和情绪语义向量的匹配度， 从而实现更加精准的情绪类别识别。【结果】通过在NLPCC2014和GoEmotions两个公开数据集上的对比实验验证AttEmoNet的有效性。结果表明，AttEmoNet的文本情绪分类性能相比于基线方法Random、cnsenti、SVM和BERT均有显著提升。相比于现有最优基线方法，AttEmoNet的分类精准度Precision最高提升13.33%，召回率Recall最高提升21.80%，F1得分F1-score提升12.74%。同时AttEmoNet建模的情绪语义关联矩阵有良好的可解释性，证明其具有较好的建模情绪语义的能力。【局限】大语言模型的出现为多标签文本情绪分类打开了全新的思路，未来将结合AttEmoNet与大语言模型各自的优势以实现更加精准、高效的多标签文本情绪分类算法。【结论】本文提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络，提升了文本情绪模型的情绪语义及其关联性建模的能力以及情绪识别的性能，并通过在两个公开数据集上的对比实验验证了研究的有效性。 情绪分类 舆情识别 来自： YINGYING NI 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 未投稿 引用： ChinaXiv:202405.00005 (或此版本 ChinaXiv:202405.00005V1 ) DOI:10.12074/202405.00005V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202405.00005.V1 推荐引用方式： 倪盈盈.(2024).情绪关联性在舆情识别中的作用研究.中国科学院科技论文预发布平台.doi:10.12074/202405.00005V1 版本历史 [V1] 2024-05-04 15:08:23 ChinaXiv:202405.00005V1 下载全文

最佳外语片结果一出，几个失选国家的影迷粉丝们都有些失望，新浪直播室里，几个嘉宾也讨论着《散厨圣经》的失利原因，程青松说道：“我觉得这完全是意料之中的，之前《呼吸顺畅》也参加柏林电影节，也没有得到大奖。