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  這項研究以現有證券市場識別可疑交易的方法為基礎，提出利用信息分析技術和常識知識推理能力，進行市場新聞的文本分析，并過濾可疑交易的數量。文中所提出的算法解決了交易線索和信息線索之間的關系識別和深層挖掘的問題。在技術指標測試，數據可靠性測試和用戶體驗測試之下，該原型系統均表現良好。

本發明涉及計算機技術領域，提供一種文本分類方法與設備，所述方法包括：S1，利用基于關鍵詞庫擴充的特征選擇規則，確定各目標文本的特征詞集合；S2，利用基于特征詞類內均勻度和特征詞類間區分度的權重計算公式，計算所述特征詞集合中各特征詞的權重；S3，利用最大權重融合算法，對同一目標文本的特征詞在不同文本類別中的權重進行權重融合運算，構建目標文本特征向量；S4，基于所述目標文本特征向量，利用多標記分類模型對所述目標文本進行分類。本發明提供的一種文本分類方法與設備，能夠有效提高文本信息表達的準確性、提高模型構建的效率，確保準確高效地對文本信息進行多標記分類。

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心情搜索，是情感分析和搜索引擎的有機結合，在情感分析的基礎上，對海量微博數據進行統計分析。用戶可以搜索感興趣的話題，獲知該話題隨著時間變化大眾情感的變化，獲知公眾對該話題的主流看法和討論。 技術實現：本成果包括情感分析、情感值與關鍵詞統計、索引建立和熱點話題提取4大部分。情感分析部分負責完成對文本內容進行情感分析。情感值與關鍵詞統計部分對情感分析的結果進行統計，分析每個話題隨著時間的推移，各種情感出現頻率的變化，并提取涉及該話題的文本內容中的出現頻次最高的關鍵詞。索引建立部分對情感值和關鍵詞統計數據建立索引，便于對其檢索。熱點話題提取部分對當前的網絡文本進行實時分析，發現大家議論的熱點話題。本發明在對網上言論進行情感分析的基礎上，分析每個話題的熱度曲線和網民議論該話題時提到的關鍵詞，并實現話題搜索和熱點話題的提取。市場前景：為特定需求進行定制，實時分析特定對象的關注熱點和情感傾向或特定事件在一段時間內的情感變化趨勢，可應用于需要關注網上言論的機構或企業。

600年來地球是圓的,而現在地球則是平的.目前國際分工呈現出垂直專業化分工趨勢,供應鏈成本管理成為理論與實務界廣泛關注的問題.本論文所研究的供應鏈成本分配則是供應鏈成本管理的核心基礎.近十年來,經濟全球化和產品內國際垂直分工極大改變了世界制造業的生產格局與競爭基礎,供應鏈之間的競爭成為新的競爭模式,供應鏈成本分配和供應鏈成本管理愈來愈得到理論界和實務界的關注.

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一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 學號 陳泳岐 計科院/計算機科學與技術 2019.9/2023.6 201931061097 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 楊云 計科院/軟件工程 講師 數據庫應用 四、項目簡介 本次研究主要是在“智慧政務”等網絡留言平臺的基礎之上對大量留言數據進行分類、提取熱度并對留言的回復情況進行質量評價，構建出基于機器學習的自然語言處理平臺的一系列算法實現。主要包括三種算法，分別對應于政務留言中的三個痛點問題。留言分類算法主要是用來將不同留言進行分類和標簽，再分別發送到對應部門，問題處理之后，留言回復質量評價算法將官方人員的回復質量進行采集與評價，判斷單位人員對留言的處理情況。留言熱點計算算法能夠抽取每個留言的主題并生成相應的關鍵詞展示給政務人員。

成果簡介： 每年完成藥物臨床前安全性評價項目50余項以上，多項獲得臨床批件。開展抗生素藥效學評價、眼科藥效學評價，一類新藥毒代動力學研究、藥代動力學研究，藥學的藥理試驗項目。成果評價或獲獎情況：

區塊鏈是分布式數據存儲、點對點傳輸、共識機制、

成果描述：多屬性文本自適應系 統主要實現對每個未 知屬性的通信實體進 行屬性標注的功能。 主要分為兩個過程， 即訓練過程和預測過 程。 在訓練過程中，系統 根據用戶提供的已經 具有屬性的數據集、 用戶選擇的分類算法 所對應的參數進行訓 練，得到訓練模型。 在預測過程中，系統 根據用戶選擇的訓練 模型對未知屬性的數 據集中的每個實體進 行屬性標注，并得到 標注過屬性的數據集 。（注：在訓練過程 中，用戶可以使用在 訓練數據集上進行交 叉驗證的方法獲得在 固定參數和分類算法 下模型對未知樣本預 測的性能的大致估計 。）市場前景分析：隨著互聯網的迅速發 展，Web頁面上的信 息量呈指數級急劇增 長，如何快速、準確 地從海量數據中抽取 出用戶真正需要的信 息已經成為互聯網對 科研工作者提出的嚴 峻挑戰。 屬性標注能夠將網頁 非結構化文本內容轉 化為結構化的屬性數 據，方便用戶查詢和 進一步分析使用；其 作為信息抽取的關鍵 一步，對提高信息抽 取的性能方面也具有 重要意義。與同類成果相比的優勢分析：包括訓練和預測兩個 過程，實現對不同數 據集的自適應性屬性 標注； 特征選擇功能，可以 在訓練模型時，選擇 出對區分數據類別更 有用的特征詞，這樣 ，可以降低實體所對 應屬性的維度，從而 ，減少占用的內容空 間，提高計算效率； 交叉驗證功能，幫助 我們在訓練階段，就 可以了解參數和算法 的選擇，對屬性標注 時準確性的影響； 生成報告功能，可以 在訓練階段的交叉驗 證結束后，產生一個 訓練階段的報告，幫 助用戶更好地記錄實 驗數據、參數、時間 和準確性等信息； 評估功能，比較模型 標注結果與樣本真實 標簽的一致性、差異 性，以評價一個模型 的好壞。