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【评分低是因为刚刚才出分】【修罗场+男初恋全恋爱脑+超强配得感女主+男主非常多】 秦湫寒穿进了两个月前弃游的乙游里，现实两个月，游戏里三千年，三千年见不到她的男主“思念成狂”——真要发狂。 为了拯救快要破碎的世界和男主们，秦湫寒绑定了“怨夫拯救系统”。 一键查看男主情况—— 某剑尊，人前：高岭之花，人后：红眼破碎； 某魔主，人前：冷血阴鸷，人后：黏人小狗； 某少主，人前：阳光火热，人后：疯批病娇； …… 秦湫寒：真是越相处感觉大家越不对劲了呢，呦，你们还有两幅面孔，我喜欢。 游戏里，男主剧情互不干扰，但是这里他们却共处一个世界，互相认识。 系统苦苦劝说：最好不要让他们不要发现彼此……秦湫寒，你在做什么！ 系统看着秦湫寒邀请他们一起来过年，发出尖锐的爆鸣声并启动了一级红色戒备。 秦湫寒：聪明的男人绝不会让女人心烦。 系统：……

此时时间已经不早了，这么多宝贝欣赏下来，时间都快到中午了，后面还有很多专家都没有看过，浪费时间绝对是个可耻的行为。 “诸位，我们还剩下最后一件展览品，请大家仔细看好了，最后这一件宝贝，我敢保证，肯定不会让大家失望，特别是喜欢书法的朋友，更要注意了！” 白铭嘿嘿地笑了一声，墙壁上的红布缓缓落下，一些喜爱字画的人听了白铭的画，都强行把注意力从水中画那转移了过来，看向了墙壁。 对喜爱字画的人来说，水中画绝对有着致命的吸引力，只是白铭说得太好，今天白铭的话又没让大家有任何的失望，大家也就跟着他的话，往前面看去。 红色绸布落了下来，后面挂着一幅卷轴。 这幅卷轴是一幅字帖，看到字帖的头一句话，几乎所有的人都愣在了那里，呆呆地注视着面前的一切。 这幅字，足以吸引住任何第一眼看见它的人。 哪怕不是第一次见到这幅画的人，同样抵挡不了这股吸引力，除非你闭上眼睛不去看，可是面对这样的神作，很少有人真能坚持住，去闭上眼睛来抵挡这股诱惑。 至少黄院长没有做到。 何老也没有做到，哪怕已经看过多次，这会他们也是注视着墙上，继续仔细的欣赏这幅字帖，不过他们的心神比其他人更稳定一些，纯粹是欣赏的角度。 整个场面，都安静了下来。 大家都在看着面前的墙壁，后面又有一些人走到了这边，他们都站在后面，翘着脖子往里面看。 眼神好的人，一下子都愣在了那里，眼神不好的人，这会则完全着了急，前面的那幅字就像有毒瘾的人见到了毒品，奋不顾身的想往前挤。最后迫使周围的保安走出来，好好的维持了下秩序。 “《一树芙蓉》这是真正的《互相嫉妒》。” 过了好大一会，王会长才失声惊叫了一句，他一开始也被眼前的这幅字给完全吸引住了，这会才回过神来。

基于微博的细粒度情感分析 作者： 敦欣卉 1 张云秋 1 杨铠西 2 作者单位： 1. 吉林大学公共卫生学院 长春 130021 2. 大连理工大学中日国际信息与软件学院 大连 116620 提交时间： 2017-12-05 摘要: 【目的】对微博进行细粒度情感分析, 将情感分为 8 类, 并计算其情感强度值, 从而尽可能还原微博用户 情感。【方法】通过微博语料分析构建疑问词词表, 在大连理工大学情感词汇本体 DUTIR 的 7 类情感基础上, 丰 富一类情感“疑”, 并利用点互信息法构建表情符号词典, 还综合考虑否定词和程度副词对情感表达的影响, 利用 Python 从新浪微博上获取数据, 并用 R 语言的 jiebaR 包进行分词, 对情感进行分类并计算其强度。【结果】得到 微博用户对于糖尿病 7 类常用药物的 8 类情感占比及情感强度, 并通过正确率、召回率、F 值对结果进行验证, 其 中“怒”和“哀”的正确率最高, 分别为 85.73%和 83.05%, 而“乐”和“好”的召回率与 F 值均最高, 为 81%以上。本文 新增情感“疑”的正确率、召回率、F 值分别为 77.33%、78.58%、77.95%, 均值在 8 类情感中排名前列, 说明其情 感识别较好。【局限】由于本文依赖于情感词典进行情感分析, 因此为了更好的分析结果, 情感词典仍需进一步 完善。【结论】本方法具有较高的识别率和可靠性, 能够更好地对微博上的情感分类进行细粒度分析。 微博 细粒度情感分析 药物 分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 引用： ChinaXiv:201712.01390 (或此版本 ChinaXiv:201712.01390V1 ) doi:10.12074/201712.01390 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201712.01390.V1 推荐引用方式： 敦欣卉,张云秋,杨铠西.(2017).基于微博的细粒度情感分析.数据分析与知识发现.[ChinaXiv:201712.01390] 版本历史 [V1] 2017-12-05 13:51:26 ChinaXiv:201712.01390V1 下载全文

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