正在收集工作区信息# 基于LSTM实现电影评论的情感分析实验报告 1. 项目概述 本项目实现了一个基于长短期记忆网络（LSTM）的电影评论情感分析模型，使用了IMDb电影评论数据集进行训练和测试。模型能够对电影评论文本进行二分类，判断评论情感是正面还是负面。 2. 实验环境 2.1 硬件环境 CPU/GPU配置 内存配置 存储配置 2.2 软件环境 操作系统：Windows/Linux/MacOS Python版本：3.7+ 深度学习框架：PaddlePaddle 依赖包： # requirements.txt中的依赖 paddlepaddle==2.3.0 numpy pandas matp…

NLP文本分类实验报告 1. 引言 1.1 实验背景 本实验实现了一个基于PyTorch的自然语言处理文本分类系统，使用双向LSTM结合注意力机制对中文文本进行多分类任务。实验采用了现代深度学习架构，旨在准确分类新闻文本的类别。 1.2 实验目标 实现一个端到端的文本分类系统 利用深度学习技术提高分类准确率 探索注意力机制在文本分类中的应用 实现GPU加速训练 2. 实验环境 2.1 技术栈 Python 3.x PyTorch - 深度学习框架 jieba - 中文分词库 NumPy - 数值计算库 Matplotlib - 可视化库 2.2 硬件环境 GPU加速支持（CUDA） CPU备选…

图像处理与边缘检测学习报告(较为概括) 项目简介 这份代码是我学习计算机视觉（CV）的第一个实验，用 Python 和 OpenCV 实现了一些基本的图像处理功能。我通过这个项目学会了如何读取图片、显示图片，还尝试了三种找边缘的方法，最后还研究了噪声和参数对边缘检测的影响。 环境准备 编程语言: Python 需要的库: OpenCV (cv2)：处理图像。 NumPy (np)：计算数字。 Matplotlib (plt)：画图展示。 安装方法: conda create --name cv python=3.12 conda activate cv pip install opencv-p…

本项目是一个基于 FinBERT 模型的金融报告情感分析系统，专注于对 10-K 年报进行情感分析，将文本内容分类为积极（利好）、中性或消极（利空）情感，并提供直观的可视化界面展示分析结果。 项目概述 FinBert 系统自动提取和分析 10-K 报告中的关键章节，如管理层讨论与分析(MD&A)、风险因素等，使用专为金融领域训练的 BERT 模型判断情感倾向，并通过 Web 界面呈现分析结果，帮助投资者和分析师快速理解财报情感基调。当我点进某只股票的某份报告,应该映入眼帘的是截取的 4 份文字,每份文字每句话用绿,灰,红标出,分别代表利好 中性 利空 项目结构 FinBert/ ├──…

decree n. 法令 vt vi 判别 disparate adj. 迥然不同的

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grievous adj stern adj 严厉苛刻 n船尾 apathy n 冷淡 augment 增大 bolster 增强 改善 candid 坦率的 condone 容忍 confound vt 使困惑惊讶 congenial adj 合得来 converge vi 相交 corroborate vt 证实 credulous adj 轻信的 cynical adj 愤世嫉俗 dearth n a dearth of money 缺失 缺乏 decorum n 礼貌得体 deduce vt 推测 deference n尊重 defiant adj 违抗的 delineate v 描绘…

曾经我在初中学习英语的时候,老师告诉我不要随意用Firstly,Secondly, 大多数时候该用First ,Second , 这种来表达顺序逻辑.我想知道这究竟有何区别?为何我常常看别人阐述一个观点的时候 用的是Firstly Secondly? “Firstly”和“First”的主要区别 正式程度不同 Firstly, Secondly：这些词通常出现在比较正式的场合，比如学术论文、演讲、正式报告等。它们带有一种结构化的感觉，能帮助清晰地组织多个论点，显得更有条理和专业。 First, Second：这些词更常见于口语和非正式写作，比如日常对话、随笔或博客文章。它们简洁直接，给人一种轻…

题目 Directions: For this part, you are allowed 30 minutes to write an essay that begins with the sentence “Nowadays, cultivating independent learning ability is becoming increasingly crucial for personal development.” You can make comments, cite examples or use your personal experiences to develop yo…

converge corroborate credulous cynical dearth decipher decorum deduce deference defiant delineate denounce deplete deprecate deride diligent discern disdain disparate dispel