【摘 要】
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近年来，新浪微博、Twitter等社交网络平台逐渐成为反映社会舆情的主要载体之一，为网民发表观点和表达情绪提供了一个便利的平台。一旦突发事件发生，民众借助社交网络平台发布微博、推文等来表达与此相关的态度，这些信息通过社交网络进一步被传播扩散，从而产生一定的社会影响。基于社交网络大数据的舆情监控已经成为新的研究热点，利用各国的社交网络大数据进行民众情感监测，有助于直接掌握国际关系中的民众情感倾向，对
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近年来，新浪微博、Twitter等社交网络平台逐渐成为反映社会舆情的主要载体之一，为网民发表观点和表达情绪提供了一个便利的平台。一旦突发事件发生，民众借助社交网络平台发布微博、推文等来表达与此相关的态度，这些信息通过社交网络进一步被传播扩散，从而产生一定的社会影响。基于社交网络大数据的舆情监控已经成为新的研究热点，利用各国的社交网络大数据进行民众情感监测，有助于直接掌握国际关系中的民众情感倾向，对我国外交、政治、对外贸易等方面都有很重要的作用。基于此，提出了一种面向中日语料的民众情感监测系统，该系统能够同时分析微博和Twitter等社交平台的中日文数据中包含的情感倾向，并以可视化的形式展现给用户。在情感分析算法上，在BERT模型基础上结合自扩展的中日文情感词典，提出了一个新的情感分类模型—EmoBERT。实验结果表明，相比于原始BERT模型，提出的EmoBERT模型在中文情感分类任务和日文情感分类任务上都取得了很好的效果。其中EmoBERT-C将中文BERT准确率从89.68%提升至92.15%，EmoBERT-J将日文BERT模型准确率从74.73%提升至78.26%。
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目的:观察不同时间点电针"夹脊"穴对坐骨神经慢性压迫性损伤（CCI）大鼠脊髓小胶质细胞特异表达的补体受体-3的单克隆抗体（OX-42）及嘌呤受体P2X4（P2X4）蛋白表达的影响,探讨电针干预神经病理性疼痛中可能的后效应机制。方法:SD大鼠随机分为空白组、模型组、电针后即刻组、电针后0.5h组、电针后1h组、电针后2h组、电针后4h组、电针后12h组、电针后24h组,每组各6只。模型组与各电针组采
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