此版本适用于高版本Solr4.x,IK 分词器 IK Analyzer 2012FF_hf1 Solr4.x

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Text_Sentiment_Analyzer Self-learning record of text sentiment analysis Environment：python3.5 + windows10 1、create_new_sentiment_dict_and_predict_by_using_rules 项目 搜集了知网、百度、搜狗、台湾大学等多个平台的情感词典，对它们进行合并去重后得到新的较为完整的情感词典集合； 在处理文本问题上，首先对文本评论进行分词、去停用词等预处理，其次采用基于规则的方法（统计文本中情感词数及否定词和程度副词情况），对文本评论进行情感分析。 2、create_new_sentiment_dict_by_using_LDA 项目 以微博评论语料为基础，采用LDA主题模型的方法来寻找和情感种子词语义相近的词作为新的情感词，其中情感种子词是人工从知网情感

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问题表格法求解步骤： （2）依次对每个子网络进行热量衡算。 Dk=(∑CPk,c-∑CPk,h)(Tk-Tk+1) Ok=Ik-Dk Ik+1=Ok Dk——第k个子网络的赤字，表示该网络为满足热平衡时所需外加的净热量； Ik——由外界或其他子网络放出的热量； Ok——第k个子网络向外或其他子网络放出的热量； ∑CPk,c——子网络k中包含的所有冷物流的热容流率之和； ∑CPk,h——子网络k中包含的所有热物流的热容流率之和； k——子网络数目； Tk-Tk+1——子网络k的温度间隔，用该间隔的热物流或冷物流温度之差均可。 光盘5-Aspen Energy Analyzer

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创建具有常见问题发现，愤怒检测和自然语言理解能力的银行聊天机器人 在此代码模式中，我们将使用Node.js和Watson Assistant创建一个聊天机器人。 助手流程将检测客户的情绪，并通过使用“自然语言理解”来识别位置实体，从而进行增强。 对于FAQ，对Discovery服务的调用将使用段落检索从文档集合中提取答案。 当读者完成此模式后，他们将了解如何： 创建一个聊天机器人，使用Watson Assistant和Node.js通过Web UI进行对话 将Watson Discovery与段落检索结合使用以在FAQ文档中找到答案 通过Watson Natural Language了解来识别位置实体 注：此代码模式已更新，以包括有关访问在IBM Cloud Pak for Data上运行的Watson服务的说明。 在有关部署应用程序或将应用程序部署到上的的特定说明中，可以找到这些更新