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正2017年12月13日,阿朗新科宣布在中国和南美市场推出一款超高门尼粘度的三元乙丙橡胶(EPDM),该款产品具有中等结晶度,可满足严苛的橡胶应用需求,适用于汽车应用领域。该款产品拥有优异的混合与快速挤出性能,能够在高填充混炼胶中表现出高弹性和良好的抗塌陷性,可降低整体配方成本。代替现有牌号 相似文献
992.
阮雯 《安徽冶金科技职业学院学报》2018,28(4)
情感教育能够提高各学科的教学质量,由于中职英语教学的一些特点,它可以有效地弥补现阶段中职英语教学中的许多不足。分析了现阶段中职学生英语学习上的问题,指出其英语基础薄弱,并且对英语课程不够重视。阐述了情感教育在中职英语教学中的作用,指出这种教育模式能够培养学生内部动机,改善师生关系,提高教学质量,并增进综合能力。并就如何开展情感教育,提供了几点意见。 相似文献
993.
针对现有领域情感词典在情感和语义表达等方面的不足,提出一种基于词向量的领域情感词典构建方法。利用25万篇新闻语料和10万余条酒店评论数据,训练得到word2vec模型;选择80个情感明显、内容丰富、词性多样化的情感词作为种子词集;利用TF-IDF值在词汇重要程度的度量作用,在酒店评论中获得9 860个领域候选情感词汇;通过计算候选情感词与种子词的词向量之间的语义相似度,将情感词映射到高维向量空间,实现了情感词的特征向量表示(Senti2vec)。将Senti2vec应用于情感词极性分类和文本情感分析任务中,试验结果表明,Senti2vec能实现情感词的语义表示和情感表示;基于特定领域语料的语义相似计算,使得提取的情感特征更具有领域特性,同时不受候选情感词集范围的约束。 相似文献
994.
在微博情感倾向性分析中,一种典型分析方法是先对微博进行主客观分类,再对判定为主观的微博进行褒贬分类,但其问题在于主客观分类错误将直接传导到褒贬分类。针对这一问题,本文提出了一个主客观分类和褒贬分类融合的评估情感倾向性强度的模型。首先使用改进的逻辑回归模型构建主客观分类模型,并结合情感词典构建褒贬分类模型;然后,将二者融合,构建情感倾向性强度模型来选出具有较强情感的微博;最后应用褒贬分类模型判定情感倾向性。该方法在第六届中文倾向性分析评测(COAE2014)的微博观点句识别任务中获得了主要指标Micro_F1值和Macro_F1值的第二名。 相似文献
995.
996.
997.
998.
近年来社交平台的蓬勃发展,并不能掩盖现代人的越社交越孤独的焦虑。从某种意义上说,人工智能微软小冰的火爆,也折射出人类对情感交流的强烈需求。都市人社交圈子的缩小,人与人之间深度沟通的缺乏,引发了"父母代子女相亲"等社会现象。此次微软小冰携手微博与百合网,将微博庞大的用户基础、微软人工智能大数据技术与百合网的丰富交友匹配模型结合在一起,可谓是一次充分运用高科技解救大龄男女青年的"人文关怀"。 相似文献
999.
视觉活动是认知外部世界的主要途径,视觉感知源于物体的外形、色彩及纹理。而颜色特征的不同对人类情感变化起着至关重要的作用。鉴于不同风景图像会产生不同的颜色特征和情感特点,如何建立图像颜色特征与用户评价之间的关系并加以鉴别具有重要的研究意义。该文在学习前人提出的各种颜色提取分类算法的基础上,结合图像的颜色直方图对风景图像的颜色特征进行提取,并利用支持向量机的方法对图像进行分类。实验表明,该方法取得了较好的准确率。 相似文献