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中文文本情感分析旨在发现用户对事物、事件的情感倾向,然而现有研究往往忽视了文本之间的相互联系。提出一种基于主题增强的递归自编码情感分类模型,通过将文本的主题信息融入到递归自编码模型中,使得该模型可以更深层次地考虑文本的内容信息,提高其对文本情感的理解和泛化能力。在COAE2014数据集上的实验结果表明,将所提分类模型用于情感分类任务时可获得更优的分类效果,证实了其在实际问题中的适用性与可行性。 相似文献
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采用聚季铵盐[P(DM-AM)]取代传统化学调理剂聚丙烯酰胺(polyacrylamide,PAM),通过分析污泥脱水性能、胞外聚合物含量以及抽滤液水质指标,验证P(DM-AM)作为污泥调理剂的效果。结果表明,P(DM-AM)作为阳离子型高分子絮凝剂能够提高污泥的脱水性能,在最适投加量为0.4%~0.5%(按污泥干固量计算)时,毛细吸水时间(capillary absorption time,CST)和污泥比阻(specific resistance of sludge,SRF)分别下降48%和40%,污泥热值可达2686cal/g(1cal=4.18J)。当P(DM-AM)协同生石灰(CaO)和氯化铁(FeCl3)作为调理剂调理污泥时,处理后的污泥水分去除率可升高55%左右,与污泥紧密结合型胞外聚合物(tightly bound-EPS,TB-EPS)中的多糖含量降低了74%,且污泥中Cl-浓度约为92.3mg/gDS,较采用PAM调理的污泥下降约6%,可缓解污泥焚烧对焚烧炉腐蚀的影响。同时,P(DM-AM)调理污泥后,其抽滤液化学需氧量(chemical oxygen demand,COD)由2120mg/L降低至1941.8mg/L,可有效减轻污水处理厂运行负担。 相似文献
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