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[治愈＋美食+轻微种田＋慢节奏＋日常] 闻念的人生，是从一封辞职信开始的。 大城市的高薪工作、无休止的加班、冰冷的便利店饭团……她突然发现，自己已经很久没尝过“幸福”的味道了。 晨雾里烫手的小笼包，午后配普洱的软糯云糕，爷爷烤得酥脆通红的小河虾，久远得像另一段人生…… 春夜雨绵绵，她回到小镇，推开了那间布满灰尘的老饭馆。 灶台冷清，但爷爷的菜谱还在，窗外的柿子树仍旧翠绿。 “要不……试试？” 闻念系上围裙，生火，揉面，熬汤。 第一笼包子出锅时，街坊探头：“咦，这味道……是老闻家的手艺回来了？” 后来，小饭馆前渐渐排起长队。 失眠的作家爱上了深夜的一碗鸡丝粥，快要赶不上高铁的旅客为了鲜虾饼拿出了狗撵的速度，连总板着脸的隔壁大爷都会偷偷来买酒酿圆子。 原来，最温暖的人生，不过是一饭一蔬，烟火可亲。 注：1.有cp，占比比较少 2.本文出现的地点均为架空

情绪关联性在舆情识别中的作用研究 Multi-label text emotion classification based on self-attention mechanism and emotion semantic similarity modeling 作者： 倪盈盈 1 作者单位： 1. 上海交通大学媒体与传播学院 通讯作者： 倪盈盈 Email:niinin7@sjtu.edu.cn 提交时间： 2024-05-04 15:08:23 摘要: 【目的】针对现有的多标签文本情绪分类算法难以建模和利用情绪间语义关联性的问题，提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类方法。【方法】本文提出基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络（AttEmoNet），通过自注意力情绪关联模块建模情绪标签自身的语义及相似性，并使用基于大规模预训练模型的文本编码器用于编码输入文本为语义向量，最后通过神经网络计算文本语义向量和情绪语义向量的匹配度， 从而实现更加精准的情绪类别识别。【结果】通过在NLPCC2014和GoEmotions两个公开数据集上的对比实验验证AttEmoNet的有效性。结果表明，AttEmoNet的文本情绪分类性能相比于基线方法Random、cnsenti、SVM和BERT均有显著提升。相比于现有最优基线方法，AttEmoNet的分类精准度Precision最高提升13.33%，召回率Recall最高提升21.80%，F1得分F1-score提升12.74%。同时AttEmoNet建模的情绪语义关联矩阵有良好的可解释性，证明其具有较好的建模情绪语义的能力。【局限】大语言模型的出现为多标签文本情绪分类打开了全新的思路，未来将结合AttEmoNet与大语言模型各自的优势以实现更加精准、高效的多标签文本情绪分类算法。【结论】本文提出一种基于自注意力机制的情绪关联性建模的多标签文本情绪分类神经网络，提升了文本情绪模型的情绪语义及其关联性建模的能力以及情绪识别的性能，并通过在两个公开数据集上的对比实验验证了研究的有效性。 情绪分类 舆情识别 来自： YINGYING NI 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 未投稿 引用： ChinaXiv:202405.00005 (或此版本 ChinaXiv:202405.00005V1 ) DOI:10.12074/202405.00005V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202405.00005.V1 推荐引用方式： 倪盈盈.(2024).情绪关联性在舆情识别中的作用研究.中国科学院科技论文预发布平台.doi:10.12074/202405.00005V1 版本历史 [V1] 2024-05-04 15:08:23 ChinaXiv:202405.00005V1 下载全文

小师妹她是隐藏大佬》,轩辕小熊,前世今生 仙侠修真 爽文,主角：慕宴歌，温霁 ┃ 配角：陆星潮 ┃ 其它：系统，修仙，剧透|最新更新:2026-06-23 15:13:24|作品积分：866905

苏观崖自然很清楚，燕京城虽然处在苏家的掌控之下，但是这终究是个复杂的都城，各家势力兰州资源环境职业技术大学交错，世家巨头虽然在掌控之中，但是却不能保证他们还有其他的遗漏势力在京中暗暗活动

对了，过几天，我们家泽杰就要进入《格里森的爱将们》剧组。

超级兵王回归都市，意外陷入血雨腥风。阴谋阳谋层出不穷，且看他如何斩破荆棘，走上巅峰。 超品兵王在都市

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从小怀揣潜水梦想的少女夏拾雨在一次潜水过程中，因为疏于对呼吸调节器的检查，导致好朋友宫旭在潜水后再也没能醒过来。一直内疚自责不已的夏拾雨从此患病。宫旭一周年忌日上，宫旭国外好友木司楠回来祭奠，偶遇夏拾雨，一开始恶语相对，发现其不对劲后先冷眼旁边，慢慢于心不忍，默默相助，最后想方设法拉她出来。告诉她，如果你惧怕深海，那就陪我去森林吧！