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摘要:在线产品评论中的有毒内容是一种常见现象。如果内容粗鲁、无礼或不合理,并使个人退出讨论,则会被视为有毒内容。机器学习算法有助于卖方社区识别此类有毒模式,并最终缓和此类输入。然而,现有文献提供的关于潜在消费者在接触此类有毒评论内容后对产品的感知的信息较少。在这项研究中,我们从googleplaystore收集了一组来自18个不同玩家的评论,这些玩家分为三个不同的部门。然后计算个体复习内容的句子级情绪和毒性得分。最后,我们使用结构方程模型定量研究有毒成分对整体产品情绪的影响。我们观察到,评论毒性对整体产品情绪产生负面影响,但对评论员得分没有中介作用,从而影响行业相对评级。
后来,他们又从苏轼的大量诗作中挑出他们认为隐含讥讽之意的句子,“讽刺政府,莽撞无礼,对皇帝不忠”的大帽子一顶顶扣下来,如此大罪可谓死有余辜。一时间,朝廷内一片倒苏之声。
说自己“愚不适时,难以追陪新进”,“老不生事或能牧养小民”,这些话被新党利用,说他“愚弄朝,妄自尊大”、“衔怨怀怒”、“指斥乘舆”、“包藏祸心”,又讽刺政府,莽撞无礼,对皇帝不忠,如此大罪可谓死有余辜。他们从苏轼的大量诗作中挑出他们认为隐含讥讽之意的句子,一时间,朝廷内一片倒苏之声。
元丰二年,四十三岁的苏轼被调为湖州知州。上任后,他给神宗写了一封《湖州谢表》,苏轼不曾料到,本是例行公事的官样文章,却为他招来了祸事。他在文中说自己“愚不适时,难以追陪新进”,“老不生事或能牧养小民”,这些话被新党利用,指责他讽刺政府,莽撞无礼,对皇帝不忠。他们又从苏轼发表的诗作中挑出自认为隐含讥讽之意的句子,一时间,朝廷内一片倒苏之声。七月二十八日,上任仅三个月的苏轼被御史台的吏卒逮捕,解往京师,受牵连者达数十人。这就是北宋著名的“乌台诗案”。