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台湾大学NTUSD简体中文情感词典是一款广泛应用于中文自然语言处理的情感分析工具，尤其在文本情感极性判断上有着重要的作用。这个词典由台湾大学的研究团队开发，旨在为中文文本的情感倾向分析提供准确的基础数据。词典包含了11086个中文词语，这些词语被细致地划分为积极和消极两类，以帮助计算机理解文本中蕴含的情绪色彩。 词典的核心在于它的分类，其中2810个词语被标记为积极属性，这表明它们在语境中通常带有正面情绪，如“快乐”、“成功”或“爱”。这些积极词语有助于识别文本中的正面情感倾向。另一方面，8276个词语被标记为消极属性，它们可能表示负面情绪，如“悲伤”、“失败”或“痛苦”，帮助识别文本中的负面情感。 NTUSD词典的使用对于情感分析任务至关重要，特别是在社交媒体分析、用户评论评价、市场调研等领域。通过这个词典，开发者可以构建情感分析模型，自动识别和量化文本中的情感倾向，从而快速理解和总结大量文本信息。例如，在舆情分析中，可以迅速确定公众对某一事件或产品的整体态度是正面还是负面。 词典的下载（ntusd-download）方便了研究者和开发者获取资源，而“ntusd-negative”标签则特指消极词汇部分。中文文本情感分析（Chinese Text Sentiment）是自然语言处理领域的一个重要分支，它涉及词汇的语义分析、句法结构理解以及上下文推理等多个方面。Positivewords.txt文件则可能是积极词汇的列表，为程序处理提供了便捷的数据入口。 台湾大学NTUSD简体中文情感词典是一个强大的资源，对于那些需要理解和处理中文文本情感的项目来说，它提供了关键的基础设施。无论是学术研究还是商业应用，这款词典都极大地推动了中文情感分析技术的发展。通过合理利用这些词汇和标签，我们可以构建更加精准、高效的自然语言处理系统，更好地理解和利用中文文本中的情感信息。

在IT行业中，文本转语音（Text-to-Speech, TTS）技术是一种常用的功能，它能够将文字信息转化为可听的语音输出，为用户提供便捷的信息获取方式。本项目以"C#将文本数据转换成语音进行播报实例"为主题，适用于.NET Framework 4.0环境，为开发者提供了一个完整的解决方案。 我们要了解C#中实现TTS的核心库——System.Speech。这个库包含了SpeechSynthesizer类，它是C#进行语音合成的主要接口。通过创建SpeechSynthesizer对象，我们可以调用其方法来实现文本到语音的转换。以下是一段基本的代码示例： ```csharp using System.Speech.Synthesis; public class TextToSpeech { public void SpeakText(string text) { var synthesizer = new SpeechSynthesizer(); synthesizer.SetOutputToDefaultAudioDevice(); synthesizer.Speak(text); } } ``` 在这个例子中，我们创建了一个`TextToSpeech`类，其中的`SpeakText`方法接受一个字符串参数，然后使用SpeechSynthesizer对象将该文本转换为语音并播放出来。 除了基本的文本播放，还可以通过设置SpeechSynthesizer的属性来调整发音速度、音调、语种等。例如，可以使用`synthesizer.Rate`来改变朗读速度，`synthesizer.SelectVoice`选择不同的语音引擎或发音人。 在实际应用中，可能需要对多个文本进行播报，这时可以利用`synthesizer.SpeakAsync`异步方法，避免阻塞主线程。同时，`synthesizer.SpeakProgress`事件可用于监听播放进度，实现更复杂的控制逻辑。 为了使语音播报更具个性化，可以预加载语音效果或者音效文件。例如，添加一段背景音乐，或者在播报开始和结束时播放特定的音效。这通常需要借助音频处理库，如NAudio。 此外，考虑到项目是.NET 4.0环境，需要注意兼容性问题。在较旧的.NET版本中，某些新特性或更新的语音库可能无法使用，因此在设计时需要考虑这些限制。 压缩包中的"语音播报"文件可能是项目源码、示例文本或其他辅助资源。下载并解压后，开发者可以查看源码了解项目的具体实现，包括如何处理文本输入、如何与用户界面交互以及如何播放生成的语音。 这个C#项目提供了一个实用的文本转语音工具，通过学习和理解其代码，开发者可以掌握如何在自己的应用程序中集成类似功能，提升用户体验。无论是用于阅读屏幕上的文字，还是在无障碍应用中帮助视力障碍者，TTS技术都发挥着重要作用。

词嵌入的连续空间主题模型 描述 实现了带有单词嵌入的连续空间主题模型，这是Daichi Mochihashi的增强模型。 环境 C ++ 14+ lang ++ 9.0 提升1.71.0 glog 0.4.0 gflag 2.2.2 boost-python3 python3 用法 准备基于文档的语料库并将其分为训练数据集和验证数据集 用MCMC训练ETM。 $ make $ ./cstm -ndim_d=20 -ignore_word_count=4 -epoch=100 -num_threads=1 -data_path=./data/train/ -validation_data_path=./data/validation/ -model_path=./model/cstm.model 参考

Policy Tools for Promoting Elderly People's Smart Technology Adoption in China 在政策工具视角下，我国老年人智能技术运用政策文本量化研究 随着科技的进步和数字化时代的到来，智能技术在日常生活中的应用越来越普遍。然而，老年人群体的智能技术运用能力相对较低，这在一定程度上限制了他们的生活质量和社会参与度。本次研究以政策工具为视角，对我国老年人智能技术运用政策文本进行了量化研究，以期为政策制定者提供有益的参考。 政策工具的类型与选择 政策工具是政府为实现某一目标而采取的手段和方法。在老年人智能技术运用政策中，政策工具主要包括供给型、需求型和环境型三种。 供给型政策工具：政府通过投资、研发、教育培训等手段，提高老年人智能技术运用能力。例如，政府设立专项资金支持智能技术研发，推动智能产品的普及和应用；政府购买服务，为老年人提供智能技术教育和培训等。 需求型政策工具：政府通过购买服务、项目合作等方式，引导市场和社会力量参与老年人智能技术运用。例如，政府与科技企业合作，开发适合老年人的智能产品和服务；鼓励社会组织开展智能技术普及和培训活动等。 环境型政策工具：政府通过制定标准和规范、完善法律法规等手段，营造良好的智能技术运用环境。例如，政府制定老年人智能技术运用标准和规范，推动智能产品的适老化改造；完善相关法律法规，保障老年人的合法权益等。 在选择政策工具时，应充分考虑老年人的实际需求、科技发展现状以及政策目标等因素。同时，政策工具的应用应具有针对性、可操作性和可持续性。 我国老年人智能技术运用政策文本量化分析 本次研究选取了2015年至2022年期间我国各级政府发布的老年人智能技术运用相关政策文本，采用量化分析方法对其进行分析。 政策文本数量分析：在这8年间，共发布政策文本21份。其中，国家级政策文本5份，省级政策文本8份，市级政策文本8份。可以看出，各级政府对老年人智能技术运用问题的重视程度逐渐提高，相关政策的制定和实施日益加强。 政策工具应用分析：在这21份政策文本中，共涉及供给型、需求型和环境型政策工具165次。其中，供给型政策工具出现79次，包括资金投入、研发支持、教育培训等；需求型政策工具出现46次，包括购买服务、项目合作等；环境型政策工具出现40次，包括制定标准和规范、完善法律法规等。 从整体上看，各级政府在老年人智能技术运用政策中应用了多种政策工具，且不同类型政策工具的应用呈现出均衡发展的态势。具体而言，供给型政策工具的应用相对较多，这表明政府在推动老年人智能技术运用方面更加注重提高老年人的技术能力；需求型政策工具的应用相对较少，这表明市场和社会力量在老年人智能技术运用方面的参与程度还有待提高；环境型政策工具的应用相对较少，这表明相关标准和规范以及法律法规的完善还有较大的空间。 政策目标分析：在这21份政策文本中，涉及的目标主要包括提高老年人生活质量、促进社会参与度、推动智能技术的普及和应用等。其中，“提高老年人生活质量”目标出现频次最高，涉及14份政策文本；“促进社会参与度”目标出现频次次之，涉及9份政策文本；“推动智能技术的普及和应用”目标出现频次相对较低，涉及4份政策文本。 从目标频次分布可以看出，提高老年人生活质量是各级政府制定老年人智能技术运用政策的重点目标。然而，目标的实现并非单一的量化指标所能衡量，还受到多种因素的影响。因此，各级政府在制定相关政策时，应充分考虑老年人的实际需求和科技发展现状等因素，注重目标的多元化和可操作性。 结论与建议 本次研究以政策工具为视角，对我国老年人智能技术运用政策文本进行了量化研究。研究发现，各级政府在老年人智能技术运用方面越来越重视，并采取了多种政策工具来实现相关目标。然而，也存在一些不足之处：一是政策工具的应用还需进一步均衡发展；二是政策的制定和实施应更加注重目标的多元化和可操作性；三是需要加强政策的宣传和推广力度，提高老年人的智能技术运用意识和能力。 为此，提出以下建议： 为加强政策工具的应用，政府可以采取多种措施，如加强政策宣传、提高政策的知晓度和可操作性等。 为提高老年人的智能技术运用能力，政府可以采取措施，如加强老年人智能技术教育和培训、鼓励老年人参与智能技术运用活动等。 为推动智能技术的普及和应用，政府可以采取措施，如鼓励科技企业开发适合老年人的智能产品和服务、加强智能技术在老年人中的普及和应用等。

文本分类语料库（复旦）训练语料，本语料库由复旦大学李荣陆提供，共9804篇文档，两个预料各分为20个相同类别。

文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。 预训练词向量模型来自，下载地址： 。 第1部分：基于scikit-learn机器学习的文本分类方法 基于scikit-

取外部树型框节点文本系统结构:TreeView_GetSelection,TreeView_GetNextItem,GetTVItemText,TreeView_GetItem,SendMessage,SendMessageTV,======程序集1||||------TreeView_GetSelection||||------TreeView_GetNextItem||||======窗口程序

使用基于PyTorch框架的LSTM（长短期记忆）网络在Google Colab 上面来实现文本匹配任务，包括完整的代码实现和必要的训练数据文件。这个过程涉及构建一个深度学习模型，该模型能够理解并比较两段文本的含义，判断它们在语义上是否匹配或相关。实现这一功能需要详细的步骤，包括数据预处理、模型设计、训练过程以及最终的评估

C语言文本编辑器系统源码资源是一个以C语言为基础构建的文本编辑器系统的完整源代码。该资源旨在提供一套功能齐全、结构清晰的文本编辑工具，适用于编程爱好者、软件开发者以及C语言学习者进行深入研究和实践。 这套源码资源包含了文本编辑器的基本框架，包括文件打开、保存、编辑、查找替换等功能。它采用了模块化的设计思想，使得代码结构清晰、易于维护。同时，源码中充分利用了C语言的标准库函数，实现了高效且稳定的文本处理功能。 在界面设计方面，该文本编辑器源码采用了命令行或简单的图形界面，使得用户能够方便快捷地进行文本编辑操作。同时，源码还提供了丰富的用户交互功能。 此外，这套C语言文本编辑器系统源码还具备高度的可定制性和扩展性。开发者可以根据自己的需求，对源码进行二次开发，添加新的功能或优化现有功能。无论是作为学习项目、个人工具还是商业产品的基石，这套源码资源都将成为开发者的得力助手。