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在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值，并且在互联网行业有极其广泛的应用，主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。本次比赛我们提供了一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。参赛人员需根据标注的细粒度要素的情感倾向建立算法，对用户评论进行情感挖掘，组委将通过计算参赛者提交预测值和场景真实值之间的误差确定预测正确率，评估所提交的预测算法。

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1、使用SQL Server 2000企业管理器和查询分析器工具（即用Transact-SQL语句）创建一个“图书读者数据库”（Book_Reader_DB）； 2、使用企业管理器查看Book_Reader_DB的数据库属性，并进行修改，使之符合你的要求； 3、使用企业管理器和在查询分析器中用Transact-SQL语句的两种方法建立图书、读者和借阅三个表，其结构为： 图书（书号，类别，出版社，作者，书名，定价，备注）； 读者（编号，姓名，单位，性别，电话）； 借阅（书号，读者编号，借阅日期）。 要求：① 对每个属性选择合适的数据类型；② 定义每个表的主码、是否允许空值和默认值等列级数据约束；③ 对每个表的名字和表中属性的名字尽可能用英文符号标识。 4、实现相关约束：①使用企业管理器来建立上述三个表的联系，即实现：借阅表与图书表之间、借阅表与读者表之间的外码约束；② 实现读者性别只能是“男”或“女”的约束。 5、分别用企业管理器和查询分析器修改表的结构。在“图书”表中，增加两个字段，分别为“数量”和“购买日期”。在“借阅”表中增加一个“还书日期”字段。 6、用企业管理器在上述三个表中输入部分虚拟数据。 7、在查询分析器中实现基于但个表的查询 ① select * from Book ② select * from book where Bclass=’计算机’ ③ select count(*) from book group by Bclass ④ select * from Reader ⑤ select * from Borrow ⑥ select rno, count(bno) from Borrow group by rno order by rno ⑦ select bno, count(rno) from Borrow group by bno order by bno

matlab m文件编写的DB小波分解与重构算法，直接可运行，思路清晰。

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这是柏林语音情感数据库完整版，包括音频和标签，适合从事语音识别的研究者进行语音情感识别。