使用深度学习和模型的方法，判断非结构化文本的情绪倾向CN107688651A 权利要求书 2/2页 若从该待预测新闻的标题和正文中没有识别出所述第一文件中的事件关键词,且没有 识别岀与所述第二文件中的事件正则表达式符合的内容,则将所述预定的机器学习算法获 取的该待预测新闻的情感分数作为该待预测新闻的最终评分。 8.如权利要求7所述的新闻情感方向判断方法,其特征在于,所述调整所述预定的机器 学习算法获取的该待狈测新闻的情感分数还包括: 若从该待预测新闻的标题和正文中识别出与所述第二文件中的事件正则

本文以实现基于GSM通信模块的数字电子称为目的，采用以STC15F2K61S2单片机为主控芯片，外围附加称重电路、显示电路、报警电路、键盘电路、GSM通信模块等构成智能称重系统的系统设计方法，结合实验室测试样品的方法，得出所设计电子称功能稳定，且误差在2%以内。