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重生归来，朕即文明。 我，嬴政，于帝国将倾时苏醒，附身末代君子婴。 赵高逼宫？刘邦叩关？项羽举鼎？ 不，这一次，朕的对手不是他们。 朕要对抗的，是朕亲手缔造的、已然僵化的秦制，是千年不变的历史周期律！ 于是，朕做了一件疯狂的事——向所有“逆臣”发出邀约： 与张良共论天下之道，与萧何同拟治世之法。 朕将亲手为皇权戴上枷锁，以《大秦宪章》重塑华夏。 这是一个人的重生，更是一个文明的……涅槃重生。

基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类 作者： 买买提阿依甫 1 吾守尔·斯拉木 1 艾斯卡尔·艾木都拉 1 杨文忠 1 帕丽旦·木合塔尔 1 作者单位： 1. 新疆大学 信息科学与工程学院 提交时间： 2019-04-01 摘要: 针对传统机器学习的情感分类方法存在长距离依赖问题，深度学习存在忽略情感词库的弊端，提出了一种基于注意力机制与双向长短记忆网络和卷积神经网络模型相结合的维吾尔文情感分类方法。将多特征拼接向量作为双向长短记忆网络的输入捕获文本上下文信息，使用注意力机制和卷积网络获取文本隐藏情感特征信息，有效增强了对文本情感语义的捕获能力。实验结果表明，该方法在二分类和五分类情感数据集上的F1值相比于机器学习方法分别提高了5.59%，7.73%。 Abstract: In order to solve the problem of long-distance dependence in traditional machine learning sentiment classification method and the disadvantage of ignoring the emotional lexicon in deep learning, this paper proposes a Uyghur sentiment classification method based on attention mechanism combined with bidirectional long-short term memory network and convolutional neural network model. The concatenated multi-feature vector is used as the input of the bidirectional long short-term memory network to capture the context information, the attention mechanism and convolution network are used to capture text hidden emotional feature information, which effectively enhances the capture ability of the text sentiment semantics. The experimental results show that the F1 value of this method on two-category and five-category Uyghur sentiment data sets higher than machine learning method 5.59%, 7.73%, respectively. 情感分类 双向长短记忆网络 卷积神经网络 注意力机制 维吾尔语 期刊： 计算机应用研究 分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 引用： ChinaXiv:201904.00061 (或此版本 ChinaXiv:201904.00061V1 ) doi:10.12074/201904.00061 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201904.00061.V1 推荐引用方式： 买买提阿依甫,吾守尔·斯拉木,艾斯卡尔·艾木都拉,杨文忠,帕丽旦·木合塔尔.(2019).基于多特征和深度神经网络的维吾尔文情感分类.计算机应用研究.[ChinaXiv:201904.00061] 版本历史 [V1] 2019-04-01 15:47:36 ChinaXiv:201904.00061V1 下载全文

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