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[71]zhangshaowu, 刘华丽, Liang Yang, 邵华, Hongfei Lin.基于图排序模型的微博观点信息识别[J],计算机科学与探索,2018,12(2):292-299
[72]Liang Yang, zhangshaowu, Hongfei Lin, 宋艳雪.基于图排序的词汇情感消歧研究[J],中文信息学报,2014,6:129-136
[73]刘龙飞, Liang Yang, zhangshaowu, Hongfei Lin.基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析[A],中国中文信息学会2015学术年会(CIPS2015)暨第十四届全国计算语言学学术会议(CCL2015)、第三届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD2015),2015,1-10
[74]刘龙飞, Liang Yang, zhangshaowu, Hongfei Lin.基于卷积神经网络的微博情感倾向性分析[J],中文信息学报,2015,6:159-165
[75]zhangshaowu, linxiaohui, lidan.基于慕课课程的研究生《数据结构与算法》翻转课堂教学模式探索[J],福建电脑,2022,7:44-45,47
[76]zhangshaowu, 尹杰, Hongfei Lin, 魏现辉.基于用户分析的微博用户影响力度量模型[J],中文信息学报,2022,4:59-66
[77]zhangshaowu, Hongfei Lin, 刘晓霞, 窦彦昭.基于概率的信任传播模型[A],2013年全国理论计算机科学学术年会,2022,90-93,114
[78]zhangshaowu, Hongfei Lin, 刘晓霞, 窦彦昭.基于概率的信任传播模型[J],计算机科学,2022,8:90-93,114
[79]Wang Jian, 李虹磊, Hongfei Lin, yangzhihao, zhangshaowu.基于神经网络的微生物生长环境关系抽取方法[J],华南理工大学学报自然科学版,2022,3:76-81
[80]林广和, zhangshaowu, Hongfei Lin.基于细粒度词表示的命名实体识别研究[J],中文信息学报,2022,32(11):62-71,78

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