刑法文本中“其他”用语探析

我国现行刑法文本中总共使用了338个"其他",分布在176个刑法条文之中,占条文总数的38.93%。总则中出现的23个"其他"所指代的内容分为抽象的和具体的两种。分则中"其他"最明显的特征是存在着大量的同类使用和必然相关使用。语言本身的模糊性、社会发展的不确定性、刑法自身的特性决定了"其他"用语存在的必然性。弥补语言和刑法文本的缺陷和不足、维护刑法的稳定性又决定了"其他"这一用语存在的合理性。刑法文本中的"其他"是一个极具研究价值的法律问题,不仅在理论上需要,在司法实践中同样需要。     

二零一四年六月～七月中国经济发展动态

<正>上半年全社会用电量同比增长5.3%7月15日,国家能源局对外发布的数据显示,今年上半年,全国全社会用电量累计26276亿千瓦时,同比增长5.3%。评论人士指出,虽然上半年用电量5.3%的增速比去年同期5.1%的增速略有上升,反映中国经济回暖,但上半年用电量低于全年GDP增长目标,说明经济仍然面临下行压力。除了增速加快,上半年用电量也呈现出结构上的变化。数据显示,上半年第一产业用电量同比下降4.6%;第二产业用电量同比增长5.1%;第三产业用电量同比增长6.9%;城乡居民生活用电量同比增长6.6%。其中,第三产业和居民用电增速均比前5月略有上升。     

HLMGAN:分层学习的多奖励文本生成对抗网络

文本生成是自然语言处理的一项重要任务. 针对生成的文本大多缺乏多样性，且当生成文本过长时，文本生成的质量会有明显下降的问题，提出了一种采用Sentences and Words（SW）奖励机制的传递向量文本生成对抗网络. 首先，为生成器提出了层次结构设计，包括传递特征向量训练模块和生成向量训练模块，同时传递判别模型中真实文本特征向量给生成器的传递特征向量训练模块，由此来提高长文本生成的准确率，生成向量训练模块接收其生成词序列；然后，在训练过程中，使用关系存储核心代替传统的长短期记忆循环神经网络模型作为生成器，提高了模型的表达能力和捕获信息的能力；最后，采用SW奖励机制提高文本生成的多样性. 实验结果表明，分层学习的多奖励文本生成对抗网络（Generation Adversarial Network Based on Hierarchical Learning with Multi-reward Text，HLMGAN）模型在合成数据负对数似然度和双语互译质量评估辅助工具指标中均有所提升.     

“图本”与“文本”在儿童早期文学接受中的价值

学龄前儿童尚未系统识字,导致他们的早期文学接受呈现出与成人迥异的独特面貌。"图本型"与"文本型"文学读物在儿童早期文学接受中扮演着不同的角色,具有各自独立的价值。幼儿文学读物的作者、出版者和阅读引导者可以从不同角度出发,实现二者价值的有效互补。     

史蒂夫·鲍尔默：离出丑只差一步

自从去年史蒂夫·鲍尔默宣布退休计划以来，已经过去将近半年时间。虽然微软表示，将在2014年夏天之前为他选定继任者，但据知情人士透露，董事会原本希望在去年11月或12月就敲定最终人选。美国《华尔街日报》网络版上日前刊登题为《微软为何还没选出新CEO》的评论文章称，微软之所以迟迟没有选出CEO，主要是因为董事会内部可能蕴含着很多引发潜在冲突的元素，最为突出的则是盖茨和鲍尔默与董事会的暗中博弈。     

基于空间注意力的文本超分辨率重建算法

自然场景的文本识别在深度学习的推动下发展迅速,但是大多数文本识别算法都无法在低分辨率条件下使用,为了解决这个困境,本研究将超分辨率重建技术作为预处理手段加入到文本识别中,并提出一种针对文本识别领域的超分辨率重建网络,利用像素级注意力机制使超分辨率重建网络专注文本相关信息,同时利用文本识别网络的先验信息构建感知损失,辅助超分辨率识别网络的训练,将低分辨率图片的识别率从66.38%提升到78.99%.     

基于条件随机场模型的在线评论情感极性强度分析

为了辨别在线评论的情感倾向,了解大众舆情对某一事件或产品的看法,采用层叠CRFs模型,把在线评论语句进行主客观分类、极性分类以及评论语句的褒贬强度分类,充分利用极性分类和褒贬强度分类之间的层次关系来改善情感分类的冗余关系,以期借助改进的条件随机场模型实现文本情感倾向及强度的分析,实现篇章级文本集的情感分析.     

海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

基于政策工具与创新价值链双重视角的政策文本分析 ——以宁波市科技创新政策为例

科技创新政策是政府引导和助推创新驱动发展的主要手段。通过政策工具和创新价值链两个维度,综合运用政策文本分析方法,以宁波2006年提出创新型城市建设以来的科技创新政策为例进行文本分析,找准政策在制定和实施过程中的着力点和主要短板,并提出在下一阶段如何进一步完善政策布局,实现科技创新高质量发展的对策建议。     

基于CRTP模型的极端消极评论的内容价值研究

以获取有助于改进电子商务中商品质量的评论为直接目标,研究用户评论的内容价值。主要面向用户极端消极评论,从评论内容的极端消极评论的筛选、文本词条化、词条之间的紧密联系等方面来探讨评论文本的价值,采用多层次的文本内容分析技术提取词条间联系,设计可行的面向极端消极评论的内容价值的CRTP模型。实验表明,基于CRTP模型的极端消极评论内容分析可有助于商品质量及服务改进,提高评论的效用价值。