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民居之间街巷兰州资源环境职业技术大学，正中间一条驰道宽约三丈，路面也是以巨大的条石铺成，每日引水冲刷，整洁异常，街面上的居民、行人、商贩、巡逻卫士往来不绝

《两京十五日》是马伯庸创作的一本长篇历史小说。 本书故事源于《明史》里关于朱瞻基的一段真实记载——“夏四月，以南京地屡震，命往居守。五月庚辰，仁宗不豫，玺书召还。六月辛丑，还至良乡，受遗诏，入宫发丧。” 史书中的寥寥几字，背后究竟隐藏着怎样的深意？匆匆数句记载，谁才是真正的书写者？ 千里长河，星夜奔驰，四面楚歌，命悬一线。太子这一场沿着大运河的极速奔跑，跑出了皇权与民意的博弈，跑出了宫闱与官场的心机搏杀，跑出了纠葛数十年的复杂恩怨，也跑出了从崇高到卑贱的幽微人心。 这是一个小捕快、一个女医生、一个芝麻官和一个当朝太子的心灵之旅，一幅描绘明代大运河沿岸风情的鲜活画卷。

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

公元838年，唐文宗开成三年。甘露之变余威犹在，仇士良专权乱政，弑王戮相，朝堂噤声；科场舞弊成风，裴思谦恃权宦手札夺状元，寒门士子报国无门。藩镇割据，民不聊生，大唐气数将尽，风雨飘摇。十八岁的黄巢，携后世记忆魂穿而来，本是落第书生，却知晓自己未来将揭竿而起、席卷天下。只是此刻羽翼未丰，连一场科举都要反复权衡。他本想安做小官，挣几分薄俸，可晚唐乱世，不给清官活路。世道不公，便逆命而行

天赋觉醒时代，人族于星兽铁蹄下挣扎，高端战力面临断代危机。 我，沈渊，觉醒史上最废F级天赋，沦为笑柄。 正当我社死当场，帝国却派来两位将军，将我奉为国之重器！ 【叮！！！您的外挂已到账！】 看着身旁SSS级冰山校花，我心一横，直接把系统上交帝国！ …… SSS级强者能守一城，而我，能创造一个神国！ 多年后，当万千神级血脉的星际远征军踏碎宇宙异族神域时，他们都得尊称我一声龙种大人！

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深夜沉溺第三百五十七章 爹地，你和妈咪真的要离婚吗？ “你比我还清楚，这个温婳的身份有多敏感，不是吗”高雅芝越说到后面越是着急。偏偏，傅时深的态度始终如一：“妈，我说了，这件事我自己有安排，你不需要担心。”这就是不