穿越大历险

第三章 神奇午餐 “只要你们不是外星人,我就放心了。”克克教授解释说,“近几十年来,地球人一直和来自贝贝星球的外星人争夺银河系的Y星球。     

基于MapReduce架构的网络热点话题发现

提出了一种基于开源云计算平台Hadoop的网络热点话题发现方案.该方案采用MapReduce分布式并行计算架构处理海量、复杂数据,通过将命名实体词作为文本的特征项,并采用标题和正文的双向量表示文本.实验结果表明:随着参与并行计算节点数的增加,话题聚类所有的时间显著下降,因而网络热点话题发现的速度得到明显提高.     

一种新的中文文本分类算法

对于中文文本分类问题,使用了一种新的RBF神经网络算法.这一方法通过高斯径向基函数,使用k均值推导出隐藏项的中心点及宽度,并将由隐藏层得到的输出结果合并起来,从而得到分类结果.试验证明,这种算法的准确率、召回率、F测量的值都很高,得到的分类效果很好.     

读出"高分"与"高能"

分析了高职英语教学中"读"的本质和教学意义,阐述了唯有重视"读"才能发展"高能"并进而取得"高分",并综合分析了"阅读"的进行.     

元认知与学习

近年来,"学会学习"成为教育学和心理学研究的热点."学会学习"的本质就是元认知能力的培养.文章简单介绍了元认知的概念、结构和元认知与学习的关系,着重阐述了元认知能力的培养,最后对元认知与学习的研究作出展望.     

背诵，语文学习的传统法宝

背诵是语文学习中一个不可少的过程,它对语言的积累、语感的增强、情感的熏陶等都具有"永恒的价值".本文主要从古今名人甚至现今身边的莘莘学子的事例,论述了背诵对写作和阅读的重要作用,想让师生和家长有一定的认识并加以重视.接着从激发兴趣、加强指导、内化运用方面,对如何更有效地背诵提供一些参考.     

初中数学案例探析

<正> 数学课程改革是数学教育改革的焦点,为满足创新科技人才的需要,数学教学逐步走向信息化、探究化、刨新化。信息题型特点,素材来源广,内容新颖,信息量大,这些解题信息隐藏在题目所提供的阅读材料或图表中,学生必须通过阅读、观察、分析、归纳、探究等手段,才能发现解决问题方法。一些开放性的创新     

基于散列技术的快速子串归并算法

用统计方法研究东西方语言的多词单元问题和东方语言的未登录词问题时需要删除同频子串(子串归并)．传统的子串归并算法时间复杂度为O(n^2),在大规模语料库的处理中效率低下．提出一种基于散列技术的时间复杂度为O(n^2)的子串归并算法,并用数学方法证明其与O(n^2)复杂度的算法等价,即输入相同时输出也相同．不同规模语料上的实验结果表明新算法能够大大缩短子串归并所需时间,适用于大规模语料库的处理．     

一种新的样本选择算法及其在文本分类中的应用

在保证分类性能的前提下,如何从大量的训练样本集合中选择重要样本子集,是模式分类中的一个重要问题.基于该问题提出了一种新的样本选择算法,并将该算法应用于文本分类,在标准文档集Reuters-21578、复旦文档集和20newsGroup新闻组文档集上进行了实验.实验结果表明:该方法能有效地选取边界样本,且采用SVM和KNN分类能得到较好的分类结果,尤其是在不均衡文档集上效果更佳.     

一种利用对抗样本提高抽取式阅读理解模型效果的方法

抽取式阅读理解是自然语言处理的重要任务,需要机器在阅读理解自然语言文本的基础上,从中抽取给定问题的答案（输入文本中的片段）,并在问题不可回答时拒绝回答.这种不可回答情况的存在使机器阅读理解更具有挑战性,特别是在输入文本含有似是而非文本片段时,现有模型很容易将这样的片段混淆为问题答案,进而错误判断问题的可回答性.为了进一步提高抽取式机器阅读理解模型的效果,本文将SQuAD 2.0数据集中的似是而非答案看成对抗样本,将其既作为答案文本片段抽取的正例,也作为问题可回答性的负例,在现有模型答案交叉熵损失的基础上增加排序损失.在SQuAD 2.0上进行的实验表明,本文方法可以提高现有模型的阅读理解能力,明显提升可回答性判断及答案文本片段抽取的效果.