【摘 要】
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2018年《个人所得税法》通过，设立了子女教育支出、继续教育支出、大病医疗支出、住房贷款利息支出、住房租金支出、赡养老人支出等专项附加扣除。但在实际运行中，发现存在部分专项附加扣除标准“一刀切”、扣除主体范围窄、具体扣除方式不灵活及部分支出没纳入附加扣除范围等问题。本文对这些问题进行了探讨，建议差异化扣除标准、适当放宽扣除主体、增加具体扣除方式的灵活度，并允许同时享受两项住房支出专项附加扣除，以及
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2018年《个人所得税法》通过，设立了子女教育支出、继续教育支出、大病医疗支出、住房贷款利息支出、住房租金支出、赡养老人支出等专项附加扣除。但在实际运行中，发现存在部分专项附加扣除标准“一刀切”、扣除主体范围窄、具体扣除方式不灵活及部分支出没纳入附加扣除范围等问题。本文对这些问题进行了探讨，建议差异化扣除标准、适当放宽扣除主体、增加具体扣除方式的灵活度，并允许同时享受两项住房支出专项附加扣除，以及把对无劳动能力人的扶养支出纳入专项附加扣除，以此优化现行个人所得税政策，促进社会公平。
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本文主要针对酒店领域的评论信息进行情感分析,研究用户对于酒店配置、服务等方面的态度,以便为酒店提高个性化服务质量提供一定的帮助.本文基于BiLSTM神经网络构建预训练模型进行实验,同时与传统的机器学习算法进行比较,实验结果显示,相较于朴素贝叶斯,支持向量机的分析准确率更为稳定,而利用预训练模型进行预测的精确率相比前两者有小幅度的提高;同时以基础词典为主体,构建适用于酒店评论的扩展情感词典,对否定词
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