1、简要叙述，文本情感分析中如何提取情感关键句？主要考虑哪些特征？2、面向网络舆情分析的信息获取采用链接分级模型搜索策略，试说明什么是链接分级模型？及基于链接分级模型如何进行URL搜索？

好的，我来一一回答你的问题。

1、在文本情感分析中，提取情感关键句是非常重要的一步，可以帮助我们更准确地判断文本的情感倾向。通常情况下，我们可以通过以下几个步骤来提取情感关键句：

（1）首先，对文本进行分词，并标注词性，去除停用词等噪声词汇。

（2）然后，根据情感词典，对文本中的情感词进行识别，包括正向情感词和负向情感词。

（3）接着，根据情感词的位置和上下文语境，找到与情感词相关的句子。

（4）最后，根据句子的情感倾向和重要程度，筛选出关键句。

在提取情感关键句时，我们主要考虑以下特征：情感词的位置、情感词的强度、情感词的极性、句子的主题、句子的长度、句子的复杂度等。

2、链接分级模型是一种用于网络舆情分析的信息获取策略。它主要通过对链接的分析和分类，来确定搜索的优先级和范围，从而提高搜索效率和准确性。

链接分级模型一般分为三个级别：

（1）种子链接：即起始的一些链接，一般是一些主流媒体或权威机构的网站。

（2）核心链接：通过对种子链接进行分析和梳理，找出其中与舆情相关的链接，构成核心链接。

（3）扩展链接：在核心链接的基础上，进一步搜索相关链接，构成扩展链接。

基于链接分级模型进行URL搜索时，通常会采用以下步骤：

（1）确定种子链接，一般是通过人工或自动化的方式，找出与舆情相关的主流媒体或权威机构的网站。

（2）对种子链接进行分析和分类，找出其中与舆情相关的链接，并构成核心链接。

（3）根据核心链接，进一步搜索相关链接，并构成扩展链接。

（4）对扩展链接进行筛选和排序，确定搜索的优先级和范围。

以上就是我的回答，希望能够帮到您。

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选择一个AD转换器时，主要需要考虑以下参数指标：

1. 分辨率：表示转换器能够分辨的最小电压变化，通常以位数表示，如12位、16位等。

2. 采样率：表示转换器每秒钟能够采样的次数，通常以赫兹表示，如1kHz、10kHz等。

3. 噪声：表示转换器输出的信号中包含的噪声水平，通常以dBFS（满量程下的噪声水平）表示。

4. 线性度：表示转换器输出的数字信号与输入的模拟信号之间的误差，通常以百分比或LSB（最小可测量的电压变化）表示。

5. 功耗：表示转换器在工作时消耗的电能，通常以瓦特或毫安表示。

以上是选择AD转换器时需要考虑的主要参数指标，不同的应用场景需要根据具体需求进行权衡和选择。

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