位移速度监测模块 125840-01
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Knick DC Isolation Amplifier 3310 A2
Fuss Netzfilter 3F480-062.225230
Mannesmann Rexroth Busmodul BU2S30
Siemens 6ES7331-7KF01-0AB0 6ES7 331-7KF01-0AB0
Murr Schaltnetzteil MCS 20 - 230/24
Beckhoff KL3120
SMC Druckluft Cylinder CDJ2D16-45-C73S
Murr Stromversorgung Netzger?t MNG 5-230/24
ifm efector 200 Netzteil N600 DN0001
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Festo Magnetventil 4X CPE18-M1H-5L-QS-10 (163158)
Lenze Frequenzumrichter Inverter EVF8201-E EVF 8201-E
Gast Unterdruckpumpe MOA-V110-CD
Sigmatek C-DIAS Modultr?ger MDM011 HW: 2.20
Sigmatek VARAN Digitales Mischmodul VDM086 HW: 1.40X1.4
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Phoenix Interbus IBS CT 24 I/O GT-T Nr.27 19 470 MI:03
Sick Sicherheitsschaltger?t UE403-A0930 NR1026287
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Murr Schaltnetzteil MCS 10 - 230/24
Schmersal Sicherheitszuhaltung AZM 161CC-12/12RKA-024
Schaffner Netzfilter FS6008-62-07 FS 6008-62-07
Mitsubishi Head Module ST1H-PB
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Siemens 3RK 1400-1CG00-0AA2 3RK1400-1CG00-0AA2
深度学习模型的调参和优化。深度学习模型一方面受制于有标注情感语料库的匮乏，另一方面因为其自身特点就在于参数巨多，使得其具有模拟任何函数的能力，但又带来调参的困惑。为了使得模型具有好的泛化能力，我们希望数据量越大越好，但如何训练当前常常以TB为单位的数据规模是一个难题。
尽管如此，得益于深度学习颠覆自然语言处理各个研究方向进展，深度学习充分利用其在字符、单词、句子乃至段落层面上表达能力，在文本情感分析领域也取得了骄人的成绩，吸引了更多研究人员投身其中。
3 文本表示
对于文本情感分析，要考虑的是文本的表示，文字作为一种十分抽象的信息符号，需要使用计算机能够理解的方式进行表示，才可以被进一步的计算处理。我们根据文本表示方法的切入粒度，分为文档（document）、词语（word）、以及字符（character）级别的文本表示方法。为了更清楚的描述问题，这里给出如下说明：文档不仅仅是普通意义上的文章，根据所研究语料的粒度，文章、段落、句子以及查询都可以认为是文档；词语不仅仅指单的一个单词，根据文档集生成的词典集合里面的每一个词项，都认为是词语，它可以是单的词语，也可以是n-gram的词组；字符就是在ASCII字符表中经常出现在文本里的字符，对于中文和日文等非字符形式的语言，转换成字符表示（如中文的拼音）。