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怂怂的好脾气软妹✖️恶劣占有欲极强腹黑男 【1v1双洁➕强制爱➕小甜饼】 于舒宝因为成绩差，被班主任分到了和年级第一的陈津南坐。 可这人性格恶劣，还特别爱戏弄她。 陈津南总是以这样的口吻让于舒宝帮他做事，不限于做作业，打水，买饭等。 但于舒宝这人向来乖巧惯了，从不与人发生争执，所以只是默默忍受。 但不知道为什么某天开始进化到亲吻- 陈津南亲她抱她，连哄带骗：“于舒宝，你只能跟我在一起，我帮你补了这么久的课，哪有那么好的事情。” 于舒宝就知道他这人小心眼，什么都计较，更别说花那么多时间帮她补课了。 “那我要跟你在一起多久？” 少年听到这话笑了：“多久，当然看我心情。” 于舒宝默默等他腻的时候。 没等他腻，于舒宝就先受不了他过分的控制欲提了分手。 陈津南那张脸没什么情绪看着她：“是我最近太宠你了吗？什么话都敢讲?” 于舒宝硬着头皮，默默给自己壮胆：“我认真的。” “我也认真的，分手不可能，除非我死。”

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基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析 作者： 胡荣磊 1 芮璐 1 齐筱 1 张昕然 1 作者单位： 1. 北京电子科技学院 电子与通信工程系 提交时间： 2018-08-13 摘要: 文本情感分析是自然语言处理领域的一大分支，其发展不仅在自然语言处理领域有重大的影响，更是在政治、经济、社会科学等受人们主观观点影响较大的领域有着深远的影响。深度学习在文本情感分析中的作用越来越重要。将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合，提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型，并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标，与现有的方案对比表明，提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。 Abstract: Sentiment analysis is a big branch in the field of natural language processing. The development of text sentiment analysis not only has a great influence in the field of natural language processing, but also has a profound influence in the fields of politics, economy and social sciences which are influenced by people's subjective view. The role of deep learning in text sentiment analysis is becoming more and more important. A text sentiment analysis scheme was proposed based on Long Short-Term Memory(LSTM) networks and feedforward attention model. It adopts feedforward attention model in basic Long Short-Term Memory networks. The scheme was implemented under the framework of Tensorflow depth learning. According to the parameters of precision, recall and F1 measures, the scheme was compared with the existing scheme. The results show that the model proposed in this paper has improved significantly compared with the traditional machine learning method and the traditional Long Short-Term Memory networks. 文本情感分析 深度学习 长短期记忆模型 注意力模型 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:201808.00087 (或此版本 ChinaXiv:201808.00087V1 ) doi:10.12074/201808.00087 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201808.00087.V1 推荐引用方式： 胡荣磊,芮璐,齐筱,张昕然.(2018).基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析.计算机应用研究.[ChinaXiv:201808.00087] 版本历史 [V1] 2018-08-13 09:26:14 ChinaXiv:201808.00087V1 下载全文

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微博言语暴力行为和亲社会行为的季节变化趋势 Seasonal Trends of aggressive and Prosocial Behavior on Weibo 作者： 黄雨祺 1,3 曹璟钰 1,2 赵宁 1,3 江家丽 1,4 符佳慧 1,3 滕迪晴 1,4 朱廷劭 1,4 作者单位： 1. 中国科学院大学心理研究所，北京 100101 2. 中国科学院心理研究所心理健康重点实验室，北京 100101 3. 中国科学院心理研究所行为科学重点实验室，北京 100101 4. 中国科学院心理研究所社会与工程心理学重点实验室，北京 100101 通讯作者： 朱廷劭 Email:tszhu@psych.ac.cn 提交时间： 2019-01-22 摘要: 随着互联网的发展，网络言语暴力行为和网络亲社会行为越来越受到关注，二者本质上都是个体情绪的表达，与个体情绪的变化密切相关。本文利用爬虫技术，对当前国内最流行的社交软件微博的数据进行爬取，获得言语暴力和亲社会行为的词频数据，对二种行为的时间趋势和季节差异进行分析。结果表明，微博言语暴力行为和亲社会行为在一年之中的时间趋势有很高的一致性。微博言语暴力词频在不同季节上差异显著（F=2.935，P=.037），其中，冬季词频显著高于秋季；微博亲社会词频在不同季节上的差异也显著（F=14.51，P<0.05）,其中，冬季词频显著高于其他季节。 Abstract: With the development of the Internet, more and more attention has been paid to online verbal aggressive and prosocial behavior, both of which are essentially the expression of individual emotions and are closely related to the changes of individual emotions. In this paper, we crawled the data from Microblog the most popular social software in China, obtaining the word frequency data of aggressive and prosocial behavior, and analyzed the time trend with seasonal differences of these two behaviors. The results show that the time trends of aggressive and prosocial behavior are highly consistent in a year. The frequency of aggressive words in Microblog is significantly different in different seasons (F=2.935, P= 037), in which the frequency of words in winter is significantly higher than that in autumn; the frequency of prosocial words is also significantly different in different seasons (F=14.51, P<0.05), in which the frequency of words in winter is significantly higher than that in other seasons. " 言语暴力 亲社会行为 微博 季节变化 来自： 朱廷劭 分类： 心理学 >> 应用心理学 引用： ChinaXiv:201901.00136 (或此版本 ChinaXiv:201901.00136V1 ) doi:10.12074/201901.00136 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201901.00136.V1 推荐引用方式： 黄雨祺,曹璟钰,赵宁,江家丽,符佳慧,滕迪晴,朱廷劭.(2019).微博言语暴力行为和亲社会行为的季节变化趋势.中国科学院科技论文预发布平台.[ChinaXiv:201901.00136] 版本历史 [V1] 2019-01-22 15:08:08 ChinaXiv:201901.00136V1 下载全文

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