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正文完，【先婚后爱，婚内追妻，真香打脸】徐云栖参加宫宴，阴差阳错被醉酒的皇帝指婚给京城第一公子裴沐珩为妻，人人道徐云栖走了大运，方高攀了这么个金龟婿，就连徐家上下也这般认为。成婚方知，裴沐珩有一位门当户对的青梅竹马，原是打算娶她为妻的。新婚夜，裴沐珩淡漠疏离，与她约法三章，徐云栖一声不吭悉数应下，婚后，二人相敬如宾，无波无澜过日子，徐云栖始终恪守本分，不越雷池一步。裴沐珩芝兰玉树，矜贵无双，是当朝最受瞩目的皇孙，原是满京城的名门闺秀任他挑选，最后被皇祖父乱点鸳鸯谱，定了一普通门第的官宦女为妻，裴沐珩即便心中不喜却不得不接旨。他一月有大半歇在皇宫，对那新婚妻子印象是，娴静温婉，安安分分不缠人，圆房后再瞧她，她容貌娇，性子软，兢兢业业在府中操持家业，如此贤惠，即便出身不好，他亦可容她携手终老。直到一次宴席出了岔子，他无意中发现，她心中有个“白月光”....裴沐珩自认杀伐果决，冷情冷性，从未将什么人放在心上过，这一次却在深夜辗转难眠，尝尽求而不得的滋味。（先婚后爱，追妻火葬场，女主外柔内刚，没有心）——————接档文，马上开《海边千年魔恋》梗来源于重生后的荀允和与晴娘。【先婚后爱，婚内追妻，火葬场】前世程亦安被迫高嫁晋国公世子陆栩生，婚后夫妻生疏淡漠，貌合神离，堪堪一年，承受不住婆母嫌弃的程亦安果断和离，转而嫁给青梅竹马的心上人。可惜再深的感情也经受不住岁月蹉跎，贫贱夫妻百事哀，婆媳不和，小姑子事事掺一脚，上头还有个强势的大嫂压着，程亦安如履薄冰心力交瘁而死。一睁眼，程亦安回到与陆栩生新婚之夜，回想陆栩生此人，虽性情冷漠，却胜在位高权重，尊重妻子，并无不良嗜好，比起去韩家吃苦，还不如当个闲适的国公夫人，程亦安决定这一生踏踏实实跟陆栩生过日子。只是待那清俊男人掀开红盖头，程亦安有些纳闷，这眼神不太对，他不会也重生了吧。陆栩生出身尊贵，文武双全，是京城贵女争相得嫁的如意郎君，与程亦安和离后，他在母亲撮合下，娶了一块长大的表妹为妻，原以为夫妻二人该是琴瑟和鸣，怎料表妹性情骄纵，整日闹得府内鸡犬不宁。重生回到洞房花烛夜，陆栩生决定跟安静温婉的程亦安好好过日子，怎奈红绸一掀，忽觉妻子神色与前世迥异，难不成她也重生了？原计划圆房的二人隔桌而对，面面相觑，徒生尴尬。（先婚后爱，婚内追妻，各路火葬场

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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

在之前郭主任的介绍下，秦洛知道他姓朱，是主讲《笑靥如花》的老师。