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1.
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。 相似文献
2.
3.
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。 相似文献
4.
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. 相似文献
5.
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. 相似文献
6.
吴丹 《厦门理工学院学报》2019,27(2)
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。 相似文献
7.
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。 相似文献
8.
9.
从调研中发现,企业外宣资料的英译存在各种错误和问题,不能准确传达原文的信息,影响译文读者的理解,也不利于企业的形象提升和长远发展.因此,企业外宣资料的英译应以纽马克的文本类型理论为指导,采用交际翻译策略,充分考虑英语语言的特点、译文读者的思维模式等因素,切实提高对外宣传英语翻译的质量. 相似文献
10.
大数据蕴含着巨大的商业价值和社会价值。针对大数据的分析与应用面临的新挑战,文章重点阐述了文本分析、Web分析、网络分析及移动数据分析等数据分析技术,并从商务智能挖掘、公共安全预警等领域介绍了大数据分析与挖掘的热点应用。 相似文献