1、“.....本文模型在准确率上相较于略有提升，而在召回率上提升幅度较大，并在值上达到的提升基于深度学习的中文幽默计算论文原稿，以及算法这几种方法成功应用到海量新闻抓取有用信息上来，并对比分析了这几种方法的效果丁世涛等人以文本标题作为突破口，并使用进行分词词向量的训练，快速将文本对应到分类标签上。但是这几种方法都难以避免人工提取规则的开销，而且迁移性差也成为传统文本分类任务的瓶颈。统的文本分类方法目前已经比较成熟，祁小军等人将贝叶斯，以及算法这几种方法成功应用到海量新闻抓取有用信息上来，并对比分析了这几种方法的效果丁世涛等人以文本标题作为突破口，并使用进行分词词向量的训练，快速将文本对应到分类标签上。但是这几种方法都难以避免人工提取规则的开销，而且迁移性差也成的评测数据集。任务数据集共有条幽默文本，任务数据集共有条幽默文本，其中幽默文本的类别分布与现实情况基本致。对于输入模型的语料，需要进行些预处理的工作使用正则表达式去除语料中的标点符号特殊符号，并使用中的库对文本进行分词处理，将每个幽默文本转化为词语序列的表示......”。

2、“.....选是其提取文本特征依旧局限于词语级别，而忽略了句子之间的依赖关系孙嘉琪等人先使用了来解决文本语义的长期依赖问题，但是由于所存在的梯度消失这问题，又使用了的方法加以改进。朱文峰为了提升算法时间效率并兼顾准确度，结合卷积模型中的注意力机制并行连接长短时记忆网络以及门控循环单元构建个深度模型。对于明敏基于的文本分类算法研究扬州扬州大学，孙嘉琪，王晓晔，周晓雯基于神经网络模型的文本分类研究综述天津理工大学学报，朱文峰基于支持向量机与神经网络的文本分类算法研究南京南京邮电大学。结语对于本文的幽默类型及幽默等级分类任务，我们通过使用与组合，并加入自注意力机制调整词语对周围词的注意力权重的方法，更好地捕捉到了幽默文本中的语义信息以及长距离谐音谐义反转的特征信息，从而在原有的使用简单神经网络分类基础上准确率进步提高。目前将机器识别幽默运用到实际中还需要更深入的研究。在和模型作为对比模型，用以证明本文模型在幽默计算任务中的有效性。我们使用值准确率和召回率作为评价指标。由于任务为分类任务，因此均使用宏平均的指标。在任务中，经过对比我们可以发现......”。

3、“.....而在召回率上表现较差。而模型在召回率上有所提升基于深度学习的中文幽默计算论文原稿限的若干个词语，对模型捕获文本中存在的谐音谐义和反义等关系有重要作用。卷积神经网络层中通过卷积操作进步提取文本中的局部相关性特征，并通过平均池化来整合特征以及降低特征维度。输出层经过全连接层与卷积神经网络层相连，用于输出分类类别。实验实验数据本文实验所使用的数据为由大连理工大学信息检索实验室提供可以以定的规则进行计算。幽默計算可以进步揭示人类使用幽默的方式和的谐音谐义和反义等关系有重要作用。关键词幽默计算长短时记忆网络自注意力机制卷积神经网络文本分类中图分类号文献标识码文章编号研究背景幽默可以分为不同的类型，如反转谐音谐义等，并且幽默往往还存在着强弱之分。虽然主观性较强，收稿日期。基于深度学习的中文幽默计算论文原稿。模型的嵌入层将输入的幽默文本序列映射为词向量序列，这些向量将与模型起参与基于深度学习的中文幽默计算论文原稿使用简单神经网络分类基础上准确率进步提高。目前将机器识别幽默运用到实际中还需要更深入的研究......”。

4、“.....我们将尝试将外部知识库融入模型中，辅助模型进行幽默的识别和分类，从而能实现幽默机制真正意义上的现实应用。参考文献祁小军，兰海翔，卢涵宇，等贝叶斯和算法在新闻文本分类中的对比研究电脑知别任务来说能达到个相对较高的准确率，而在召回率上表现较差。而模型在召回率上有所提升，但是准确率却相对于有所下降。本文模型在达到了较高召回率的同时，也保持了相对高的准确率，并在宏平均值上相较于其他两个模型提高了近。在任务中，经过对比我们可以发现在准确率和召回率上相较于均有提输出分类类别。实验实验数据本文实验所使用的数据为由大连理工大学信息检索实验室提供的的评测数据集。任务数据集共有条幽默文本，任务数据集共有条幽默文本，其中幽默文本的类别分布与现实情况基本致。对于输入模型的语料，需要进行些预处理的工作使用正则表达式去除语料中的标点符号特殊符号，并使用中的因此，利用神经网络来自动提取特征的方法逐渐过渡到文本分类任务上来。孙明敏使用改进的算法提取文本特征，将其与模型结合，定程度上提高了分类准确率，但是其提取文本特征依旧局限于词语级别......”。

5、“.....但是由于所存在的梯度传统文本分类任务的瓶颈。基于以上研究，我们发现，不同的神经网络对文本的不同粒度特征的提取各有优势。因此，本文构建了种组合式的神经网络模型，模型主要由嵌入层双向长短时记忆层自注意力层卷积神经网络层和输出层个部分组成。基于深度学习的中文幽默计算论文原稿。对于传统的文本分类方法目前已经比较成熟，祁小军等人将贝叶，收稿日期。基于深度学习的中文幽默计算论文原稿。因此，利用神经网络来自动提取特征的方法逐渐过渡到文本分类任务上来。孙明敏使用改进的算法提取文本特征，将其与模型结合，定程度上提高了分类准确率，但来的学习与工作中，我们将尝试将外部知识库融入模型中，辅助模型进行幽默的识别和分类，从而能实现幽默机制真正意义上的现实应用。参考文献祁小军，兰海翔，卢涵宇，等贝叶斯和算法在新闻文本分类中的对比研究电脑知识与技术，丁世涛，卢军，洪鸿辉，等基于的文本多选择分类系统的设计与实现计算机与数字工程，但是准确率却相对于有所下降。本文模型在达到了较高召回率的同时，也保持了相对高的准确率，并在宏平均值上相较于其他两个模型提高了近。在任务中......”。

6、“.....形成涵盖幽默机制的认知模型，实现更为智能的人机交互。同时，建立基于幽默的计算模型，有助于赋予计算机更深层次的人类认知。模型的嵌入层将输入的幽默文本序列这种模式在通信环节上还是存在较多的问题，针对这问题本文则对智能电网调度控制系统的远方操作安全防误技术进行了分析，希望能够为这项工作系统。借助于垂直加密设备以及调度数据网络等特殊保护策略就能更好地实现安全数据传输，另外还能有效扩展协议，真正有效实现了设备号和点号。关键词智能电网调度控制系统安全防误技术中图分类号文献标识码文章编号引言在近几年我国智能变电站相较于之前收集变电站唯网络门以及接地线，反误操作模型等相关信息，这样就能真正有效实现反逻辑的防丢规则主要分站联合反误操作交互机制，让票证得以有效运行下去，从而避免出现。在此之后，相关人员则可以基于平台服务总线来对所控制的信息进行检查与处理，像是权智能电网调度控制系统的远方操作安全防误技术系统构造本文主要是以如何有效提高电网设备远方操作安全性，针对这目标我们提出了基于主子站协同的设备远方操作全过程安全防误总体框架......”。

7、“.....在使用过程中存在较大的安全隐患，无法适应隔离屏障的远程操作。集中控制以及防错系统通常情况下都是独立构建的，所以设备的状态信息通常都不会和控制主站共享。在工作过程中还需要进行重复建模，毕竟绘图以及数据库建设工作量十分的大，同时也在担心远程规范被直接召唤到规定之中，而主站则在这过程中有效完成控制与预防建模智能电网调度控制系统的远方操作安全防误技术论文原稿。结语综上所述，要想真正有效实现电网调度控制习题中的远方操作技术具有良好的控制，同时避免出现防误体化损坏之外的情况的发生，继承控制和预防的远程操作在使用过程中也十分的厉害且安全了。在智能电网调度控制系统之中，基于控制模型扩展了防止所需要的模型信息，像是电线网等等。变电站微机防系统建模工作在实施过程中，定要严格按照主站方所规定的要求来进行命名，对于现如今的变电基于变电站微机的精度系统等都是较为常用的手段，相关政府部门就经常使用这两种方式来有效预防。本文在分析过程中主要是对设备远程操作过程中所存在的安全隐患进行了分析......”。

8、“.....像是经常出错的安全防智能电网调度控制系统的远方操作安全防误技术论文原稿制对象模型不致等情况。在大型作业系统建设不断深入的环境下，控制中心的远程遥控操作系统建设也在不断深入，控制中心的远程遥控操作则需要达到冷备用状态，这就表明遥控需要对隔离刀闸进行相應的操作智能电网调度控制系统的远方操作安全防误技术论文原稿。输的时候，使用的是制造商内部协议，因为系统架构以及内部通信协议本身就十分的少，所以很难实现不同制造商的变电站防系统标准接入。就目前已有的通信协议现状来看的话，其还缺少现经过对比我们可以发现在准确率和召回率上相较于均有提升，本文模型在准确率上相较于略有提升，而在召回率上提升幅度较大，并在值上达到的提升基于深度学习的中文幽默计算论文原稿，以及算法这几种方法成功应用到海量新闻抓取有用信息上来，并对比分析了这几种方法的效果丁世涛等人以文本标题作为突破口，并使用进行分词词向量的训练，快速将文本对应到分类标签上。但是这几种方法都难以避免人工提取规则的开销，而且迁移性差也成为传统文本分类任务的瓶颈。统的文本分类方法目前已经比较成熟，祁小军等人将贝叶斯......”。

9、“.....并对比分析了这几种方法的效果丁世涛等人以文本标题作为突破口，并使用进行分词词向量的训练，快速将文本对应到分类标签上。但是这几种方法都难以避免人工提取规则的开销，而且迁移性差也成的评测数据集。任务数据集共有条幽默文本，任务数据集共有条幽默文本，其中幽默文本的类别分布与现实情况基本致。对于输入模型的语料，需要进行些预处理的工作使用正则表达式去除语料中的标点符号特殊符号，并使用中的库对文本进行分词处理，将每个幽默文本转化为词语序列的表示。实验结果及分析本文实验中，选是其提取文本特征依旧局限于词语级别，而忽略了句子之间的依赖关系孙嘉琪等人先使用了来解决文本语义的长期依赖问题，但是由于所存在的梯度消失这问题，又使用了的方法加以改进。朱文峰为了提升算法时间效率并兼顾准确度，结合卷积模型中的注意力机制并行连接长短时记忆网络以及门控循环单元构建个深度模型。对于明敏基于的文本分类算法研究扬州扬州大学，孙嘉琪，王晓晔，周晓雯基于神经网络模型的文本分类研究综述天津理工大学学报......”。