系统功能语法与语篇分析

本文首先讨论了系统功能语法语篇分析的基本理论,包括语言的三大纯理功能及其各自实现的子系统、语篇分析的两个层次以及"语境→语篇→评价("联系语境变量)的分析步骤,并用该模式分析了一个完整的语篇。分析表明用系统功能语法框架对语篇进行分析可以揭示语篇深层含义,可以解释语篇的语义和文体特点。     

决策树在文本分类中的应用

介绍了文本分类的思想,探讨了通过决策树学习来对文本进行有效分类的过程。     

基于Bert股吧舆情分析的特征融合股价走势预测研究

传统股价预测模型往往只考虑时序性数据且局限于模型自身机制,而忽略舆情对股价的影响,导致预测精度不高,针对该问题,提出基于 Bert 股吧舆情分析的特征融合预测模型对股价收盘价进行涨跌幅预测。 首先,采用Bert 自然语言处理对股吧舆情以及公司公告政策进行情感分类,并转化为虚拟变量,构建金融舆情情感特征库;然后将金融舆情特征库和时序性数据合并构建特征融合矩阵;最后输入长短期记忆网络模型(LSTM)进行股价收盘价预测,并得出股价的涨跌结果。 以华银电力(600744. SH)为例进行实证分析,实验结果表明:引入股票情感特征后的模型,得到的股价走势准确率上升了 8. 63%,预测收盘价的回归指标 FMAPE FRMSE 分别下降了 23. 59%、22. 9%,R2 提高了 8. 11%,证明引入新的舆情情感特征在实际预测中能提高股价预测的准确率,可以作为精准预测股价走势的手段。     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.     

基于预训练模型和多视角循环神经网络的电力文本匹配模型

针对传统方法未能考虑词向量的动态性及句子间交互不充分等问题,提出基于BERT预训练模型及多视角循环神经网络的文本匹配模型。通过BERT-whitening方法对BERT输出的句向量进行线性变换优化,并利用多视角循环神经网络将两句子不同位置的BERT动态词向量进行双向交互计算;将句向量与词粒度交互向量进行融合后计算结果。实验结果表明,提出的模型相较于对比模型有明显性能提升,实用性良好。     

现行初中地理教材在知识内容方面的几个问题初探

通过对现行初中地理教材（人民教育出版社１９９５年版）的微观分析,指出其在内容的科学性和知识的基础性、联系性等方面存在的问题,并在此基础之上提出改进意见,以完善初中地理教材体系,实现初中地理教育目的     

信息类与感染类源语的改进与英译

根据纽马克的功能翻译类型学，本文提出译者有权修改信息类与感染类原文语言上的缺陷，举例讨论了缺陷的类型，其改正方法及改正后原文的翻译。鉴于目前基层企业这类送译稿数量巨大，其中不少在语言上有一定的缺陷，这种讨论具有较大的意义。     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

文本分类中的特征选取算法

分析了常用的几种特征选取方法，提出了改进互信息算法。实验结果显示改进的互信息算法是可行的。     

批量图像叠加文字的程序处理

为解决批量图像上叠加文字的问题，比较了Photoshop批处理、GD图形库编程、Fire—worksJavaScript等几种大批量图像汉字叠加的程序处理方法，最后给出了一种利用ExcelVBA、以XML语言作为数据中介、以FireworksMX为图像处理工具的相对简便的解决方案。