01 買粉絲買粉絲主體名稱修正和遷移的區別(請問醫療保險交費時買粉絲買粉絲提示你有多個人員編碼是啥意思？)

小程序可以變更主體嗎？

可以的，首先需要原來小程序管理員的協助，以及小程序新主體的營業執照和管理員身份信息。

1.登錄買粉絲公眾平臺

進入買粉絲公眾平臺官網，登錄好小程序賬號，找到【主體信息】，然后點擊【詳情】。

2.點擊【小程序遷移】

這一步也非常簡單，點擊小程序遷移，然后，再點擊【申請】。

3.小程序遷移須知

到小程序遷移須知這里，可以看一下條款，注意這次遷移是需要重新支付小程序認證費用300元的噢！點擊【同意并下一步】。

4.填寫新主體的信息材料

這一步開始填寫要變更的新主體的信息了，比如公司名稱，企業類型、社會信用代碼等等。每一步按照買粉絲說明如實填寫。

5.重點：小程序名稱

這一步要先把遷移公函去下載下來，填寫好上傳上來，公函下載地址//kf.qq.買粉絲/faq/180831aMna2e180831EJfQRb.買粉絲。另外重點就是這個小程序是否繼續使用當前名稱，如果當前的名字非常好，那就不用更換，選擇繼續使用小程序名稱“XXX”即可。如果要換就選擇使用新賬號名稱。如果是購買名字比較好的小程序，肯定是選第一個選項了。

6.最后一步

讓原主體的小程序管理員授權遷移，然后支付認證費用300元提交資料即可。整個過程就到此結束了，非常的簡單。

答案是肯定的。買粉絲平臺針對不同的主體變更需求，提供了兩類變更方式：小程序主體修正和小程序主體遷移。這兩者有什么區別？具體如何操作？我來一一解答。

小程序主體修正僅限于主體名稱本身發生變更的情況，比如：企業在工商局更名、政府機構改革導致的主體名稱變更等等，但不適用于更換主體。如果符合上述情況，可以登錄小程序后臺申請修正主體名稱。

申請入口：設置—>主體信息—>名稱修正，按照頁面提示準備好資料以后上傳提交即可，審核時間為3-7個工作日。

如果我們需要把小程序主體更換為其他主體運營，就要按照小程序遷移流程操作。買粉絲平臺將協助小程序帳號開發者將其小程序項下業務交由其他開發者的小程序承接、運營的功能和服務。遷移完成后，小程序的運營權限、主體信息將發生變化。

修正藥業買粉絲買粉絲買藥是真的嗎

是真的

買粉絲里面修正健康藥業是真的，商城各類藥品品種齊全、價格穩定且無打包搭售等現象

根據查詢修正健康小程序消息顯示，買藥是正品，是正規的，修正健康小程序，這是一個修正藥業的網上賣藥渠道，廠家直接發貨，放心又安心

修正買粉絲買粉絲健康商城運營中心是真的嗎

是

修正買粉絲買粉絲健康商城運營中心有官方授權，是真的

買粉絲是騰訊公司于2011年1月21日推出的一個為智能終端提供即時通訊服務的免費應用程序，由張小龍所帶領的騰訊廣州研發中心產品團隊打造

請問醫療保險交費時買粉絲買粉絲提示你有多個人員編碼是啥意思？

醫保從買粉絲買粉絲交費顯示未查詢到繳費人基礎信息有以下四種可能：

1、當前繳費人尚未在社保醫保部門辦理參保登記，需要前去辦理。

2、當地對這部分人群尚未放開繳費限制（如有的地方沒到當地的集中征繳期），尚不能繳費。有的需要到社保醫保部門變更身份（如新生兒變為兒童）。

3、辦理的參保登記信息未傳遞到稅務機關，請買粉絲經辦機構或稅務機關進行確認。

4、去年繳納過居民醫保的，也有仍需重新辦理參保登記的情況，主要依據各市醫保當地政策。

擴展資料：

1、打開買粉絲通訊錄界面，點擊右上角“+”號，選擇買粉絲。

2、搜索“中國農業銀行微銀行”。

3、進入買粉絲界面，點擊繳費中心。

5、滑到最下面，點擊“醫保”。

6、點擊查詢條件右側的“1.個人編號”，更換為“3.醫保卡上的銀行賬號”（無醫保卡的用戶選擇“1個人編號”）。接著輸入醫保卡上的銀行賬號號碼，點擊“下一步”。

7、輸入醫保卡號。

8、進入“繳費中心”界面，確認個人信息，輸入繳費金額，點擊右下角“繳費”。

9、選擇支付方式，點擊確認支付。

注意事項：

1、在網上繳納社保的時候，一定要注意保證賬戶和密碼的安全。不要泄露，以免造成不必要的損失。

2、在網上繳納社保的時候，要保證網絡的安全以及穩定。

3、在網上繳納社保的時候，一定要按照提示的步驟進行操作。

4、在不知道怎么操作的情況下，一定要第一時間聯系專業的人員進行處理。

Word文本中的文檔部件里的域 打開之后不是一個方框，而是一個代碼是怎么回事？

編者按

文本情感分析是對帶有主觀感情色彩的文本進行分析、處理、歸納和推理的過程。互聯網上每時每刻都會產生大量文本，這其中也包含大量的用戶直接參與的、對人、事、物的主觀評價信息，比如微博、論壇、汽車、購物評論等，這些評論信息往往表達了人們的各種主觀情緒，如喜、怒、哀、樂，以及情感傾向性，如褒義、貶義等。基于此，潛在的用戶就可以通過瀏覽和分析這些主觀色彩的評論來了解大眾輿論對于某一事件或產品的看法。

百分點認知智能實驗室基于前沿的自然語言處理技術和實際的算法落地實踐，真正實現了整體精度高、定制能力強的企業級情感分析架構。從單一模型到定制化模型演變、文本作用域優化、多模型（相關度）融合、靈活規則引擎、以及基于實體的情感傾向性判定，探索出了一套高精準、可定制、可干預的智能分析框架，為輿情客戶提供了高效的預警研判服務。

本文作 者： 常全有 劉政

一、

情感分析概述

文本情感分析，即 Sentiment Analysis（SA），又稱意見挖掘或情緒傾向性分析。 針對通用場景下帶有主觀描述的中文文本，自動判斷該文本的情感極性類別并給出相應的置信度，情感極性分為積極、消極、中性等。

在文本分析的基礎上，也衍生出了一系列細粒度的情感分析任務，如：

基于方面的情感分析(ABSA):一般稱作 Aspect Based Sentiment Analysis。旨在識別一條句子中一個指定方面(Aspect)的情感極性。常見于電商評論上,一條評論中涉及到關于價格、服務、售后等方面的評價,需要區分各自的情感傾向。

基于實體的情感傾向性判定(ATSA): 一般稱作 Aspect-Term Sentiment Analysis。對于給定的情感實體,進行情感傾向性判定。在一句話中不同實體的情感傾向性也是不同的，需要區別對待。

核心目標和價值

輿情系統的最核心需求，是能夠精準及時的為客戶甄別和推送負面，負面識別的準確性直接影響信息推送和客戶體驗，其中基于文本的情感分析在輿情分析中的重要性不言而喻，下圖簡要展示了文本分析以及情感分析在輿情體系中的作用。

輿情數據通過底層的大數據采集系統，流入中間層的 ETL 數據處理平臺，經過初級的數據處理轉化之后，向上進入數據挖掘核心處理環節；此階段進行數據標準化、文本深度分析，如地域識別、智能分詞、情感判定、垃圾過濾等，經過文本處理的結果，即脫離了原始數據的狀態，具備了客戶屬性，基于客戶定制的監測和預警規則，信息將在下一階段實時的推送給終端客戶，負面判定的準確度、召回率，直接影響客戶的服務體驗和服務認可度。

難點與挑戰

輿情業務中的情感分析難點，主要體現在以下幾個方面:

1.輿情的客戶群體是復雜多樣的，涉及行業多達24個（如下圖所示），不同行業數據特點或敏感判定方案不盡相同，靠一個模型難以解決所有問題；

2.輿情監測的數據類型繁多, 既有常規的新聞、買粉絲買粉絲等媒體文章數據，又有偏口語化的微博、貼吧、問答數據，情感模型往往需要針對不同渠道類型單獨訓練優化，而渠道粒度的模型在不同客戶上效果表現也差別巨大；

3.客戶對情感的訴求是有差異的，有些客戶會有自己專屬的判定條件。通用的情感模型難以適應所有客戶的情感需求。

4.隨著時間推移,客戶積累和修正的情感數據難以發揮價值。無法實現模型增量訓練和性能的迭代提高。

5.對于關注品牌、主體監測客戶,需要進行特定目標(實體)情感傾向性(ATSA)判定。那么信息抽取就是一個難題。

6.對于新聞類數據,通常存在標題和正文兩個文本域。如何提取有價值的文本信息作為模型輸入也是面臨的困難。

二、

情感分析在百分點輿情的發展歷程

從2015年開始，百分點輿情便開始將機器學習模型應用在早期的負面判定中；到2020年，我們已經將深度遷移學習場景化和規模化，也取得了不錯的成果；

2015年：抓取百萬級別的口碑電商評論數據，使用邏輯回歸進行建模，做為情感分析的BaseLine;

2016年：主要側重于技術上的遞進，進入深度學習領域。引入word2vec在大規模語料集上進行訓練，獲得具有更好語義信息的詞向量表示，替代基于Tfidf等傳統的統計特征。隨后在TextCnn、TextRnn等深度學習算法進行更新迭代，盡管得到數字指標的提高，但是對于實際業務的幫助還是不足。

2017年：結合輿情全業務特點，需要能做到針對品牌、主體的情感監測。提出 Syntax and Ruler-based Doc sentiment analysis的方式,依據可擴充的句法規則以及敏感詞庫進行特定的分析。該方式在敏感精準度指標上是有提升的，但是卻有較低的召回。同時在進行規則擴充時，也比較繁瑣。

2019年上半年：以Bert為代表的遷移學習誕生，并且可以在下游進行fine-tune,使用較小的訓練數據集,便能取得不錯的成績。進行以輿情業務數據為基礎，構建一個簡易的文本平臺標注平臺，在其上進行訓練數據的標注，構建了一個通用的情感模型分類器。評測指標 F1值為 0.87，后續對 ERNIE1.0 進行嘗試,有兩個百分點的提升。

2019年下半年：主要從輿情的業務問題入手，通過優化提取更加精準、貼近業務的情感摘要作為模型輸入,使用定制化模型以及多模型融合方案，聯合對數據進行情感打標。并提出基于情感實體(主體)的負面信息監測,下述統稱ATSA(aspect-term sentiment analysis)，使用 Bert-Sentence Pair 的訓練方式， 將 摘要文本、實體聯合輸入，進行實體的情感傾向性判定。在定點客戶上取得不錯的成績，最后的F1值能達到 0.95。

2020年：將細化領域做到客戶級別，定制私有化情感模型。同時將加大對特定實體的細粒度情感分析(ATSA)的優化；同時，通過內部 AI訓練平臺的規模化應用，做到模型的全生命周期管理，簡化操作流程，加強對底層算力平臺的資源管控。

三、

預訓練語言模型與技術解析

下圖大致概括了語言模型的發展狀況（未完全統計）：

在2019年度情感分

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