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基于生成对抗网络的跨领域情感分类方法研究与系统构建
【摘 要】
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随着互联网3.0的开始,越来越多的用户活跃在互联网上,分析用户在互联网上(微博、淘宝、博客)发布的具有情感色彩的文本有助于企业了解用户喜好,有助于政府了解网民的态度,也有助于个人做出良好的决策。因此,分析文本中的情感极性受到越来越多自然语言处理、人工智能等领域的研究者关注。分析单领域文本的情感极性,可使用机器学习等方法,但是,对于多领域,领域之间的数据分布存在差异,也会有新的未标定的领域出现,且标
【出 处】
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东北林业大学
【发表日期】
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2021年01期
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Features of Late Cenozoic Deepwater Sedimentation in Southern Qiongdongnan Basin, Northwestern South
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移动群智感知已经发展为普适计算领域的热点研究问题,感知任务大多都是复杂的,需要多个普通用户具备的多元感知能力以及他们所携带的移动智能设备上的多种传感器协同去执行感知任务。在移动群智感知过程中,需要执行一系列的工作,比如,发布感知任务、选择合适的用户完成感知任务、上传并收集感知数据等。对于移动群智感知系统来说,通过合理的任务分配算法选择合适的用户有着重要的意义。考虑到城市中的感知任务大都是基于位置的
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