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[目的/意义]提出融合母评论文本信息的评论短文本情感分类模型以提高互联网环境下短文本评论情感分析效果,适应舆情工作中的实际应用需求。[方法/过程]以短视频平台舆情事件的评论数据为实验对象,利用GRU提取母评论文本特征和直接提取评论区特征,分别将这些特征与CNN提取原评论文本特征并行融合进行情感分类。[结果/结论]相较于传统深度学习方法,引入的母评论文本特征使两个数据集的情感分类效果都获得了一定提升,F1值等均分别提升了2%和1%,说明本文提出的特征引入方案能够提升评论短文本的分类效果,为舆情工作中的情感监测实际应用提供了思路,验证了舆情相关理论研究对实际技术应用有借鉴和指导意义。 相似文献
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[目的/意义]随着科技发展，创新成为企业的立身之本，推进企校合作有助于企业在市场竞争中占有一席之地。[方法/过程]构建了融合专利与论文信息的内容挖掘和引用基础的组合相似度计算的企校合作推荐模型，组合相似度计算包括细分领域分类代码、关键词和引用基础3个维度。并利用我国人工智能领域前50强企业同高校之间的合作推荐做实证分析，且从比较研究和结果分析两个角度进行验证。[结果/结论]企校创新合作机构推荐模型能够取得较好的结果，有助于企业寻找具体研究领域的恰当高校合作机构，在一定程度上能够促进我国企校机构间深度合作，推动企校机构创新共赢。 相似文献
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