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基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

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1、不需要对PPT/PDF进行任何更改，只要开始放映PPT/PDF，就可以倒计时；放映结束，倒计时结束； 2、倒计时时间到，可以播放提示音，或关闭PPT/PDF放映，或黑屏； 3、可以设置不需要倒计时的PPT/PDF，例如议程PPT； 4、不同的PPT/PDF可以设置不同的计时时长； 5、短时的误退出，不影响计时过程； 6、单独一个程序，可以随拷随用； 7、可以作为屏幕数字时钟使用； 8、可以远程控制启停、显示。

5.9约束最小二乘方滤波 该方法的核心是H对噪声的敏感性问题。减少噪声的敏感性问题的一种方法以平滑措施的最佳复原为基础。意味深长的是，复原必须被手边的参量约束。因此，我们期望的是找一个最小的准则函数C，定义如下：