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基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析 A Cross-domain Text Sentiment Analysis Based on Deep Recurrent Neural Network 作者： 余传明 1 作者单位： 1. 中南财经政法大学信息与安全工程学院 武汉 430073 提交时间： 2023-08-26 摘要: [目的/意义]通过在标注资源丰富的源领域（Source Domain）中学习，并将目标领域（Target Domain）的文档投影到与源领域相同的特征空间（Feature Space）中去，从而解决目标领域因标注数据量较小而难以获得好的分类模型的问题。[方法/过程]选择亚马逊在书籍、DVD和音乐类目下的中文评论作为实验数据，以跨领域情感分析作为研究任务，提出一种跨领域深度循环神经网络（Cross Domain Deep Recurrent Neural Network，CD-DRNN）模型，实现不同领域环境下的知识迁移。CD-DRNN模型在跨领域环境下的平均分类准确度达到了81.70%，优于传统的栈式长短时记忆网络（Stacked Long Short Term Memory，Stacked-LSTM）模型（79.90%）、双向长短时记忆网络模型（Bidirectional Long Short Term Memory，Bi-LSTM）模型（80.50%）、卷积神经网络长短时记忆网络串联（Convolution Neural Network with Long Short Term Memory，CNN-LSTM）（74.70%）模型以及卷积神经网络长短时记忆网络并联（Merged Convolution Neural Network with Long Short Term Memory，Merged-CNN-LSTM）模型（80.90%）。[结果/结论]源领域和目标领域的知识迁移能够有效解决监督学习在小数据集上难以获得好的分类效果的问题，通过CD-DRNN模型能够从无标注数据中有效地筛选特征，从而大大降低目标领域数据标注相关的工作量。 Abstract: [Purpose/significance] In order to solve the problem of classification model in target domain that caused by the lack of data, this study firstly trains the model of source domain that includes rich labeling/tagging data, and then, projects source and target domain documents into the same feature space. [Method/process] The reviews of three product categories, i.e. books, DVD and music, from Amazon, which are written in Chinese, are taken as the experimental data, and the cross-domain text sentiment analysis is considered as the research task. A novel model, i.e. the Cross Domain Deep Recurrent Neural Network (CD-DRNN), is proposed to achieve knowledge transfer among domains. The average accuracy value of CD-DRNN achieves 81.70%,which excels the values of Stacked Long Short Term Memory (79.90%), Bidirectional Long Short Term Memory(80.50%), Convolution Neural Network with Long Short Term Memory (74.70%) and Merged Convolution Neural Network with Long Short Term Memory (80.90%). [Result/conclusion] Knowledge transfer in source domain and target domain could effectively solve the difficulties of achieving good classification performances on small data sets. The proposed method can be leveraged to effectively select features from unlabeled data, thereby greatly reducing the workload related to data annotation in the target domain. 跨领域 迁移学习 深度循环神经网络 情感分析 期刊： 图书情报工作 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 引用： ChinaXiv:202308.00284 (或此版本 ChinaXiv:202308.00284V1 ) doi:10.12074/202308.00284 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202308.00284.V1 推荐引用方式： 余传明.(2023).基于深度循环神经网络的跨领域文本情感分析.图书情报工作.[ChinaXiv:202308.00284] 版本历史 [V1] 2023-08-26 23:57:18 ChinaXiv:202308.00284V1 下载全文

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正文已完结【双男主+甜宠+诱撩+暧昧拉扯+双洁+HE】 【宠溺诱撩爱d大佬攻VS双面暴娇少爷受】 司鹿是淮城司家的小少爷，表面乖到不行，实则野的一批！ 却一直有个男人对他图谋不轨！ 司鹿甩给他个外号——梦中情狗。 某天他哥来了电话，“我带你见个朋友，刚回国的大佬，以后由他照顾你。” 见到大佬后，司鹿惊了！ 这不就是那个对他图谋不轨的男人！ 大佬转身一变，成了他的金主爸爸。 叶璟深：“宝宝乖，过来。” 司鹿：“别以为老子没脾气，老子是直的！” 整个淮城都知道叶璟深已名草有主，就在所有人猜测是谁能让大佬沦陷时，司鹿在赛车场上以一个漂亮的‘死亡之吻’高调官宣，让整个淮城炸了锅！ 当梦中情狗变成了自己老公。 司鹿只能说：“我叫司鹿，我在叶璟深对我诱撩欲捕时，毫无思路......”

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夏言狠狠的挥出一拳头，感觉内力从拳头上迸射而出，全身的肌肉，好像都能够凝结起来。重重的一拳挥出，竟然在空气中带着一股小小的气流。 完成炼体，全身的皮肤和肌肉都变得非常坚韧！ “打通了十二条经脉，也可以学习一些不入流的武技了！”夏言砸了砸嘴巴，目光一闪，敏捷的身体从巨石上跃下，返身快速回到了居住的山洞之中。 从已经破旧的包裹中，夏言拿出一本秘籍来。 这本秘籍是白色的封皮，封皮上面写着《凤游九州》，三爷爷说过，在不入流的秘籍中，这算是比较上乘的武技！ “我现在已经完成了炼体阶段，虽然修炼这样的武技可能还有点难度，但是我应该试试了！”夏言看着手中的秘籍，嘴角浮现一个弧度来。 打通身体十二条武道经脉，为炼体。打通身体三十六条经脉之后，为锻骨。而打通身体一百零八条经脉，就是洗髓，成为后天巅峰强者。而洗髓之后，配合高明的武技，天赋资质非常好的修炼者，便能够突破后天成就先天境界，假以时日，在身体内形成灵穴，吸收天地之灵气，便是为万人敬仰的灵师！ “小子，你拿出这本破书干什么？”就在夏言兴高昂准备翻阅秘籍的时候，一道熟悉的声音又在夏言耳边响起。 夏言短暂的愣神，便清楚在自己耳边说话的人是谁了，是那位已经很久没有出现的圣皇老头。 夏言连头也没转，眉宇眨动了一下说道：“当然是修炼武技了，我现在没有一点时间可以浪费的，再过四个月的时间，家族优秀子弟选拔大会就要开始了！我若不修炼武技，恐怕不能在选拔大会上胜出。” 夏言说着，就要翻开手中这本书。