【摘 要】
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Emoji作为数字时代全球统一编码的象形文字，却没有确定性的图标、语音、词法和语法。在没有附加严格语义的情况下，emoji可根据其上下文具有不同的含义和词性，这些原因共同造成了人际间和人机间数字沟通的复杂性和不确定性。结合emoji语义和情感的机器学习应用，可以提高网络信息处理的准确性。挖掘emoji的潜在模式逐渐成为自然语言处理领域的研究热点。基于Web偏差模型提出emoji偏差模型，并阐述偏差
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Emoji作为数字时代全球统一编码的象形文字，却没有确定性的图标、语音、词法和语法。在没有附加严格语义的情况下，emoji可根据其上下文具有不同的含义和词性，这些原因共同造成了人际间和人机间数字沟通的复杂性和不确定性。结合emoji语义和情感的机器学习应用，可以提高网络信息处理的准确性。挖掘emoji的潜在模式逐渐成为自然语言处理领域的研究热点。基于Web偏差模型提出emoji偏差模型，并阐述偏差的普遍存在性、偏差传播链路和偏差补偿策略；综述用于处理含有emoji语料的自然语言处理技术，对多样化的处理模型进行分类，介绍了每个流派的代表模型，总结了各代表模型的假设条件、特点和应用场景；对emoji自然语言处理技术进行了展望。
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对高校教职工（staff and faculty in the university,SFU）健康体适能（health-related physical fitness,HPF）指标与血压、血液生化指标进行相关性分析,筛选并确定评估高血压患病风险的有效指标,为运动方案的制定提供实验依据。以791名某高校教职工为研究对象,对各指标测试结果采用Mann-Whitney U检验、χ~2检验,利用二元Lo
目的:分析探讨全程优化急诊护理在急性脑梗塞患者中的抢救价值。方法:从2017年1月-2019年1月期间我院收治的患者中纳选102例符合研究样本要求的急性脑梗塞患者作为研究主体,以患者急诊护理措施差异将其分成对比组（n=51,常规化急诊护理）及观察组（n=51,全程优化急诊护理）,对比两组患者的抢救有效率及并发症情况。结果:观察组患者抢救有效率94.1%与对比组76.4%对比明显较高（P＜0.05）
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