基于ESVM的科技政策文本标签分类研究

文本标签作为一种文本关键词,能够简化科技政策中有效信息的挖掘。本文从科技政策类别角度,将标签类别分为科技投入、知识产权、农村科技和税收四类,针对传统SVM算法的缺点和标签数据不平衡的缺点,结合欧式距离思想,提出一种带有惩罚因子的ESVM科技政策文本标签分类方法。最后,对比SVM和ESVM两种分类方法,验证了本文方法在处理科技政策文本标签数据上的有效性。     

基于网络文本分析的洛阳旅游形象感知研究

本文运用网络文本分析法对洛阳旅游形象感知进行研究,通过携程、马蜂窝、去哪儿等知名旅游网站获得洛阳旅游的相关游记,利用内容分析法提取出旅游者对洛阳旅游形象感知的高频词汇,从"旅游空间感知形象、旅游景观感知形象、旅游服务与设施感知形象、旅游体验感知形象"4个维度进行研究,并在此基础上进一步提出改善旅游设施、挖掘丝绸之路新形象、推进智慧旅游城市等建议来提升洛阳旅游形象。     

巴赫金对俄国形式主义的批判

巴赫金对俄国形式主义的批判,首先在方法论上认为形式主义脱离了人类文化总体研究文学,势必削弱文学在人类文化总体中的地位;其次巴赫金对俄国形式主义的基本概念进行了批判,认为玄奥的语言、材料和手法、陌生化等都具有虚无主义的倾向;最后,巴赫金通过对形式主义的批判表达了自己的内容—形式观,他创新性地赋予形式动态的积极意义。     

科技人才评价与激励政策变迁研究 ——基于1978—2018年政策文本分析

自改革开放以来，国家陆续出台多项政策推动科技人才评价与激励制度体系的建立，目前已基本形成较为完整的政策框架。以1978—2018年发布的有关科技人才评价与激励政策文本为研究对象，我国科技人才评价与激励政策发展总体呈现出发布主体多元化、权力结构扁平化、政策工具多样化及政策体系科学化的特征。面对部门间合作不紧密等问题，提出应加强府际协同合作、构建权力监督体系、坚持“自激励”与“专业激励”相结合等相关建议。     

AR-Grams:一种应用于网络舆情热点发现的文本聚类方法

网络舆情热点发现是一种常用且处理速度要求较高的应用.针对网络舆情热点发现这一特殊应用场合,本文提出了一种基于随机N-Gram的文本聚类方法AR-Grams.该方法通过随机N-Gram的文本相似度计算方法,确立待聚类文档集中各个初始聚类的标志文档并完成初步的聚类操作,继而通过聚类元素数阈值来确定初始聚类,并可根据实际情况确定是否执行聚类合并.该方法生成的聚类内聚性好,准确率高.另外,为了便于评估整体的聚类效果,提出了聚类的整体覆盖率和正确覆盖率.实验结果表明:与对比方法DR-Grams相比,在低阈值时,AR-Grams的准确率、召回率、F-score、正确覆盖率分别提高了11.9％、9.1％、10.2％和9.2％,提升效果尤为明显;在高阈值时,效果基本相当;在整体上,前述4项指标则分别提高了4.5％、2.9％、3.5％和3.0％,优于对比方法DR-Grams.     

基于深度学习的Stack Overflow问题帖分类方法

针对基于正则表达式和传统机器学习的分类方法分别存在模式手工提取困难和性能瓶颈的问题, 提出一种基于深度学习的问题帖分类方法, 采用深度文本挖掘模型TextCNN和融合注意力机制的TextRNN构建分类模型. 实验结果表明, 基于深度学习的方法在多数问题目的类别上的分类性能优于已有基准方法, 且使用的Adam优化器优于SGD优化器, 使用Glove预训练的词向量优于使用随机生成的词向量. 该方法以提问目的对帖子进行分类, 可为分析Stack Overflow(SO)上的帖子讨论主题增加新维度.     

英汉旅游景介的比较和汉语旅游景介英译中的改写

英汉旅游景介在视角、内容和文本类型上存在较大差异。英语景介以游客为出发点,内容上以通俗描述为主,侧重客观写实,文本类型上以信息型为主,兼具感染型;汉语景介以景点本身为出发点,内容上以专业说明为主,追求主客观交融,文本类型则以信息型为主,兼具表情型。考虑到英汉语景介的差异性和英语游客的接受性,汉语景介英译时需要加以改写,既要转换视角,又要化专业说明为通俗描述,并去虚存实、去虚增实。     

国内近15年英语写作自我效能感研究回顾及展望

本研究回顾和梳理了国内近15年(2005-2020)中国知网(CNKI)收录的有关英语写作自我效能感的研究。首先,通过数据介绍了现有研究的发展趋势,然后,详细分析和总结了当前关于写作自我效能感研究的主要内容。最后,分析现有研究中存在的不足之处并据此提出未来的努力方向。     

中国新零售十大事件

2020年,中国新零售江湖风起云涌,直播电商、社交电商、新零售发展如火如荼,英雄辈出,其中有以下十大事件值得记录:01罗永浩进军直播电商罗永浩,锤子科技创始人,中国“初代网红”,2003年因在新东方任教时诙谐幽默的讲课内容而走红,自2012年创办锤子科技做智能手机后,一直走在互联网创业的风口浪尖。2019年因锤子科技资不抵债,老罗黯然离场。而2020年3月,罗永浩抓住直播电商风口再次创业。     

多策略融合的俄语文本词语提取方法研究

俄语是联合国工作语言之一,是俄罗斯等多个国家的官方语言。随着“一带一路”倡议的推进和全球化进程的加快,俄语文本数据成为有关组织管理决策的重要信息来源,俄语文本挖掘也因而成为重要的管理决策支持方法。然而,俄语文本挖掘方法研究目前还远未成熟,尤其是其关键基础——俄语文本词语提取的性能较低,阻碍着俄语文本建模的准确性。因此,文章提出一种多策略融合的俄语文本词语提取方法,结合俄语词性分析、语法规则和串频统计等多种方法,自动提取包含单词和短语在内的俄语词语。在联合国平行语料库和Taiga Corpus语料库上的实验结果表明,文章提出的方法在保证高召回率的同时,达到了85%以上的高准确率,显著优于常用的n-gram方法,能够为俄语文本主题发现和文本分/聚类等文本挖掘应用提供有效的词库。