基于注意力机制的酒店评论分类模型

在线评论能够对用户的决策产生重要的影响,一些无良商家会利用这一点通过雇佣水军等方式褒扬自己的商品或诋毁竞争对手的商品,从而影响用户的判断,将利益最大化。为了维护大众消费者的利益,将商品最客观真实的评价展现给用户,为用户提供最可靠的参考,将商品评论分类就显得尤为重要。本文将评论文本和评论发布者特征结合,分别利用融入注意力机制的卷积神经网络模型(ACNN)提取商品评论文本特征和评论发布者特征,综合挖掘其中的信息,从而提高分类的准确率。通过在真实数据集上的多次实验表明,这种方式在评论有效性分类上的准确率达到87.2%,相比只提取评论者特征和只在评论文本中融入注意力机制的分类效果均有提高。

关于当前化学水处理若干问题的探讨

本文对化学水处理的几个问题的进行了探讨：RO、ED等膜法水处理的浓盐水对环境产生污染，且不易处理。采用反渗透直接加混床的水处理方法，必须采取措施，保证混床的阳树脂和阴树脂每次都能充分混合。粉末树脂过滤器的“交换速度快”、“交换容量大”、“出水水质好”等优点都是在运行中几个小时的行为，而离子交换树脂混床可运行数天、甚至数星期；粉末树脂过滤器的“再生度高”、“可在高温下运行”、“无再生设备，投资低”、“可去除腐蚀产物”等优点，离子交换树脂混床也是可以达到的。