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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

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评分低是因为刚开评分【微万人迷➕穿书➕gl➕bg➕1vN➕原男女主端水➕非圣母】一睁眼知墨就穿越进了今年最火的双强校园甜宠文中，小说男女主人设吸粉无数，知墨也是慕名而来的其中之一，却在看到小说里和她同名同姓的路人甲惨死过后，知墨怒而弃书，一朝身死就来到了这里。 “过完剧情就可以让我回家吗？” “当然。” 在系统的指示下知墨兢兢业业的扮演知氏的大小姐，只盼着能早点结束，但是…… 男主为什么要隐忍的把我按到墙角，眼角发红的说:“小墨，别离开我。” 就连女主也在没人的教室轻抚我的眉眼，她轻笑道:“知知，你一点也不乖。” 不对啊，男女主你们应该幸福生活在一起的啊!!!

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长兴县合溪水库集雨区苗木地不同施肥管理模式对径流磷素流失的影响 作者： 廖敏,叶照金,黄宇,吕婷,沈杰,张云 1 作者单位： 提交时间： 2017-11-23 摘要: 为保护主要饮用水源合溪水库水质，长兴县将合溪水库集雨区农业种植结构向苗木种植方式调整，但缺乏优化施肥管理模式。针对该问题，选取集雨区典型苗木种植地进行径流小区定位试验，设置了撒施（对照）、地膜覆盖、秸秆覆盖、区外设置植草缓冲带、条施、穴施6个处理，研究不同施肥管理模式下苗木地径流磷素流失特征，筛选最优施肥管理模式，实现最大化的削减农田磷素流失。结果表明：不同施肥管理模式下，苗木地地表径流年总磷素径流流失通量大小顺序为：撒施（对照） > 地膜覆盖 > 条施 > 穴施 > 区外植草缓冲带 > 秸秆覆盖，撒施（对照）、地膜覆盖、条施、穴施、区外设置植草缓冲带和秸秆覆盖六种施肥管理模式下的年总磷素径流流失通量分别为：9.60、9.14、5.49、4.44、2.48、1.37 kg hm-2 a-1，说明穴施、区外设置植草缓冲带和秸秆覆盖是较佳的施肥管理模式，若将其优化组合将显著消减合溪水库集雨区苗木地径流磷素流失及其对合溪水库水质的潜在影响。此外，不同施肥管理模式下，苗木地径流水样磷素流失的首要形态均为颗粒态磷，其次为溶解态磷，其中，撒施（对照）、地膜覆盖、秸秆覆盖、区外植草缓冲带、条施和穴施小区径流年均流失的颗粒态磷占流失总磷的比例分别是66.09%、70.69%、67.97%、71.63%、68.11%和67.87%。 链接： http://www.ecologica.cn/stxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=stxb201608211712&flag=1 分类： 生物学 >> 生态学 引用： ChinaXiv:201711.02586 (或此版本 ChinaXiv:201711.02586V1 ) doi:10.12074/201711.02586 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201711.02586.V1 推荐引用方式： 廖敏,叶照金,黄宇,吕婷,沈杰,张云.(2017).长兴县合溪水库集雨区苗木地不同施肥管理模式对径流磷素流失的影响.生态学报.[ChinaXiv:201711.02586] 版本历史 [V1] 2017-11-23 17:21:43 ChinaXiv:201711.02586V1 下载全文

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