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[目的/意义]在社会危机事件发生后,及时、有效地对社交网络上的文本内容进行情绪分类,有助于准确掌握公众情绪状态、优化社会危机事件管控方案。[方法/过程]基于框架语义理论构建危机情绪分类词典和危机情绪类别体系,采用融合自注意力机制的LSTM神经网络分类模型,实现优化的、细粒度的危机情绪分类。[结果/结论]以微博危机事件评论数据为例,通过不同参数的组合以及模型对比实验,获得了较高的准确率,验证了模型的可行性和有效性。为社交网络文本危机情绪分类提供优化的理论模型和方法支持,同时为相关领域的研究提供语义资源。 相似文献
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太原市城区居民休闲体育活动特征的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
ResearchontheFeaturesofUrbanResidentsinLeisureSportsActivitiesinTaiYuan王成军 李金龙WANGCheng-jun LIJin-long 《四川体育科学》2014,(1):99-102,121
运用文献资料法、问卷调查法和数理统计法,对太原市城区居民休闲体育活动的特征进行调查,调查结果显示：太原市城区居民对参加休闲体育活动有着正确的、积极的认识,她们追求身心健康的愿望比较强烈;每周参加休闲体育活动1-2次的人数最多;多数人是根据自己的时间、意愿和兴趣等参加休闲体育活动,在时段选择上有一些不确定的因素存在;每次参加休闲体育活动以小强度为主,持续时间在30min以内的人数比例最高;参加休闲体育活动的项目排在前4位的是散步与跑步、舞蹈、羽毛球、棋牌类,组织形式以与朋友同事和相同爱好者一起为主。针对存在的问题,提出了合理的建议,旨在为促进太原市城区居民休闲体育活动的开展提供理论指导。 相似文献
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