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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
签到
从2035重生到黄金年代1989，华夏顶级芯片专家徐华盛带着满脑子科技知识站在风口浪尖上，发誓这辈子不再憋屈。 从VCD产业开始，家电，传呼机，手机，芯片，光刻机，互联网，汽车，无人机，新能源，医疗器械，火箭，卫星，从自家电子厂开始，徐华盛开始打造属于自己的科技帝国，助力华夏重回世界巅。峰。
剑修
陈宁夜穿越了…… 好消息：他骨骼惊奇、天赋异禀，是万中无一的反派奇才。被天道一眼看中，只要演完反派剧情，就能飞升成仙、长生久视。 坏消息：可能天生反骨过于惊奇，找他的天道有点多。 一山不容二虎，主角这种唯我独尊的霸道生物，一个世界也容不下两个。 怒涛龙王、赛博神豪、河东炎帝，你们怎么又打起来了！ 苟帝韩飞宇，别在地下阴着了，手里板砖也放下，这次又是你拱火挑唆他们？ 极道魔尊，你要杀妹证道，就杀自己妹子啊，其他主角的天命女主关你什么事？ 还有仙尊，你能不能收敛一点，你一个主角当的比我这个反派还像反派，我压力很大啊！ 天上，一个精神大佬痛苦抱头，这个世界怎么这么多红中，我分不清，真的分不清啊！
现代修真
我和沈冰是公认的死对头。 从小打到大，从小区打到A大。 我一直以为我们势同水火，不共戴天。 直到我发现—— 她每次打架，手总往我腰上搂。 她每次帮忙，气息总往我耳边凑。 她嘴上说着“笨蛋”，眼神却烫得我心慌。 我拿你当对手，你却想摸我腰子？ #救命我的死对头好像暗恋我# #可是我也好像完了#
玄幻言情
冬季恋歌》是一部怎么样优秀的片子陈金很清楚，虽然这次的投资才一千万港币多一点，但陈金这一次可是想把上一次《三生镜/3》的好处一起拿回来的
报告文学
双男主的标签选错了改不了了致歉 【严重OOC致歉+亲情像友情向+无CP+无脑+非无敌+微刀】 我叫东方妄烬 我穿越了…… 怎么死的……? 我抢了另外一个人的业绩，把我杀了。 以至于我穿越异世界，和一个叫东方芜穹的家伙，成了兄弟亲的。 请看我稳定发挥ಠ_ಠ
剑与魔法
【日常种田流+稳健修仙流+无女主多道侣+系统+屯屯鼠】 当同门天骄为秘境机缘杀红眼时，我在灵田里给萝卜浇了三百年灵泉。 当魔道巨擘血祭百万修士时，我正在用仙藤捆妖绳给灵田扎篱笆。 哪怕上界仙人跨界而来，盖压【天元界】所有修仙者。 我还是该吃吃、该喝喝、遇事不往心里搁…… 简介无力，请移步正文！
科幻言情
增加降水对干旱河谷区云南松人工林土壤呼吸的影响 作者： 刘尉,王丽华,符饶,周世兴,刘林,吴小辉,黄从德 1 作者单位： 1. 四川农业大学林学院， 成都 611130 提交时间： 2017-03-22 摘要: 2013年5月至2014年6月，对干旱河谷区云南松（Pinus yunnanensis）人工林进行增加降水试验，试验设置对照（CK，0 mm m-2a-1）、增水10%（A1，80 mm m-2 a-1）、增水20%（A2，160 mm m-2 a-1）和增水30%（A3，240 mm m-2 a-1）4个处理水平。采用LI-8100开路式土壤碳通量测量系统测定每月土壤呼吸速率。结果表明，4个处理云南松人工林土壤呼吸速率均呈明显的季节变化，7月最高，2月最低。与CK相比，A1年均土壤呼吸速率无显著性差异（P > 0.05），A2显著增加了12.88%（P < 0.05），而A3明显减少了17.71%（P< 0.05）。3个增水处理均提高了土壤呼吸的温度敏感性，减弱了土壤呼吸与土壤湿度的关系。与土壤温度相比，土壤湿度对土壤呼吸的影响相对较小。增水增加了湿季土壤微生物碳、氮含量，干季对微生物碳含量无影响，但明显降低了微生物氮含量。这说明，降水增加对干旱河谷区云南松人工林土壤呼吸的影响是不尽相同的，适当的增水会促进土壤呼吸，而过量的增水会抑制土壤呼吸。 增加降水 土壤呼吸 云南松人工林 链接： http://www.ecologica.cn/stxb/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=stxb201509301987&flag=1 分类： 生物学 >> 生态学 引用： ChinaXiv:201703.00397 (或此版本 ChinaXiv:201703.00397V1 ) doi:10.12074/201703.00397 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201703.00397.V1 推荐引用方式： 刘尉,王丽华,符饶,周世兴,刘林,吴小辉,黄从德.(2017).增加降水对干旱河谷区云南松人工林土壤呼吸的影响.生态学报.[ChinaXiv:201703.00397] 版本历史 [V1] 2017-03-22 17:50:47 ChinaXiv:201703.00397V1 下载全文
东方玄幻
【末日/觉醒/团队/无系统/不修仙/理智求生】 暴雨侵袭，元能降世，人类大规模感染，世界发生未知的改变，本是自然的馈赠却成为灾难的开始。 新的力量觉醒，秩序轰然倒塌，道德沦为笑柄。 天灾人祸，幸存者将何去何从？
凡人流
女频爽文+系统+国运 苏持盈出国归来霉运爆表，在古战场遗址觉醒了【英灵愿望实现系统】！从此开挂人生：让霸王项羽看到华夏盛世，陪岳飞完成精忠报国夙愿...可她万万没想到，英灵殿里竟然如此热闹！李白要开直播写诗，秦始皇疯狂囤积维生素说这是现代仙丹，关羽和张飞为了谁更帅在线互怼...正当她疯狂掩饰身份时，国家文物保护特别行动组组长沈霜序找上门："苏小姐，国家需要你的力量。"原来这位儒雅学者竟是军方特殊部门负责人！当境外"窃运会"企图盗取华夏国运、在各地埋设镇压阵法时，苏持盈与沈霜序强强联合，召唤历朝历代英雄："让你见识一下，什么叫华夏五千年底蕴的反击！"
快穿
黑猫夜枭
下载来看看～～～～
前半部分的小镇生活很好看，充满了烟火气息，掉马甲之后就不怎么样了，看了两遍都看不下去……
林无隅在看台说的是谁啊
之前追连载追了一大半，后面等更新攒着攒着就忘记了，情节都忘记了，重新从头看果然还是那个味儿！徐鳏夫
叮叮叮，您的营养液已到请更新查收！