隐含情感特征感知的智能客服系统情感分类模型

为研究智能客服系统中用户的情感分类,基于数据构成的复杂性,提出了一种智能客服情感分类的模型,该模型采用CNN(卷积神经网络)+特征模型+GRU(门循环单元)网络框架实现了多特征融合数据的情感分类.模型针对智能客服系统中用户中文语料库语句简短且偏重口语化,隐喻、讽刺等特点,构建了针对不同特征的语料卷积神经网络的特征模型,结合CNN采用循环神经网络GRU进行情感分类.大量的实验结果表明：该模型能够有效解决多特征融合的中文文本情感分类问题,在智能客服系统中人机交互场景具有广泛的应用前景.     

5W理论视域下慢综艺《毛雪汪》的传播策略探析

如今，人们的生活节奏越来越快，相比刺激紧张的以游戏为主导的快综艺节目，有很大一部分人更倾向于观看节奏舒缓、沉浸体验、慰藉身心的慢综艺节目。自2017年以来，慢综艺持续走红，逐渐取代快综艺，霸屏各大视频平台，但其在进一步发展的过程中仍然存在着一些问题。本文以拉斯韦尔5W理论为基础，分析慢综艺节目《毛雪汪》的传播策略，以期为慢综艺的内容制作和传播模式提供新的创作思路。