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本发明提供了一种移动办公方法、装置及系统，其一方法应用于电脑端，所述方法包括：将带有批注的文档在电脑上显示并对批注栏进行截屏处理，得到带有批注截屏的图像；获取与截屏图像对应的批注的位置，将所述位置与所述截屏图像关联；并将所述截屏图像与所述文档发送至手机端，以使手机端在一栏显示所述文档时，在另一栏中的对应位置显示对应的截屏图像。其二方法应用于手机端，所述方法包括：在手机上接收电脑端发送的文档以及截屏图像；将手机的显示界面分为左右两个部分，在其中一个部分中使用对应的文字编辑软件，显示所接收的文档。应用本发明实施例，可以在手机端显示批注。

本发明公开一种基于迁移学习的方面级别情感分析方法及装置，属于自然语言处理技术领域，该方法包括获取方面级别的情感分析数据集并进行预处理，得到包含方面级别评价实体和上下文的样本序列，作为无标签数据；构建RoBERTa模型，使用无标签数据做掩码预测任务训练RoBERTa模型，得到完成此阶段训练任务的RoBERTa模型；获取文档级别情感数据集；对完成掩码预测预训练任务的RoBERTa模型，做文档级别情感分析任务训练此模型；构建融合评论文本信息、方面信息的句子对作为第二样本序列；将第二样本序列输入已完成文档级别情感分析任务的RoBERTa模型，输出情感类别标签，使其可以获得准确率更高的精度表现。

本发明公开了一种电子书辅助阅读的方法，在用户进行电子书阅读时，用户可以阅读经过屏蔽不健康的敏感词的经过界面优化的文本内容，并获得包含用户的师长、父母等亲人陪读用户预判用户的可能存在的疑难单词，进行编辑的知识点的标识，个性化注解的内容的注解方案，用户的标识注解方案可以推送到平台让所有用户共享，电子书全文本链接，用户点击字词本身，系统通过中英文的自动识别，分别给予的中文字词、成语的解释，以及英文单词的解释和读音等，让用户获得系统辅助阅读的有效帮助。

本发明公开了一种餐馆回头客预测模型、方法、系统及设备，属于深度学习的文本分类领域。通过标签化文本向量化方法，使用LSTM这种深度学习模型，从语序角度对用户在餐馆的评论文本进行预训练，通过对预测用户的评论文本的类别，判断该用户是否会再次进行评论，以此确定该用户是否为该餐馆的回头客，解决了浅层机器学习模型对用户二次评论预测准确率较低，tf‑idf等文本向量化方法易导致向量稀疏化问题。