【摘 要】
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互联网宽松环境下社交网络语言攻击频发，在极大地占用公共资源的同时传递了负面情绪，不利于网民的理性思考，智能识别并采取相应措施能够避免社交网络语言攻击进一步扩散。为了解决社交网络攻击性言论的识别问题，针对网络用语的创新性、不规范性特点，使用BERT文本嵌入作为输入来训练文本分类模型，建立字符级的Bi-LSTM和VDCNN融合文本分类模型，将序列信息和局部相关性信息融合起来，通过与单一Bi-LSTM模
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互联网宽松环境下社交网络语言攻击频发，在极大地占用公共资源的同时传递了负面情绪，不利于网民的理性思考，智能识别并采取相应措施能够避免社交网络语言攻击进一步扩散。为了解决社交网络攻击性言论的识别问题，针对网络用语的创新性、不规范性特点，使用BERT文本嵌入作为输入来训练文本分类模型，建立字符级的Bi-LSTM和VDCNN融合文本分类模型，将序列信息和局部相关性信息融合起来，通过与单一Bi-LSTM模型、单一VDCNN模型，其他Bi-LSTM和VDCNN混合模型以及基于深度学习的文本分类器在新浪微博的粉丝攻击性言论数据集上进行对比实验，验证了Bi-LSTM-VDCNN的优越性和有效性。
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随着我国社会福利和社会保障制度的发展,残疾儿童家庭越来越受到社会的关注和重视。相对于正常家庭,不稳定的家庭结构常常会导致残疾儿童与家人出现沟通不顺畅的问题,容易诱发亲子冲突。而这种家庭中的亲子冲突会在一定程度上影响着家庭的正常生活,甚至影响残疾儿童的成长状态。社会工作在家庭互动中有助于缓解家庭成员间的冲突。以萨提亚模式为指导,社会工作者采用个案工作方法介入残疾儿童家庭,借助深度访谈法、个案研究法、
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利用中国家庭追踪调查（CFPS）2018年的数据，评估新农保政策对家庭教育支出的影响。研究发现，老年人参加新农保会显著提高其家庭教育支出水平，并且这种效果因参与人与子女关系、婚姻状态、性别和家庭收入的不同而表现出明显差异。影响机制分析显示，新农保参与人从心理变化和行为变化两方面对家庭教育支出产生影响。
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