论期刊编辑的语言规范化意识

期刊编辑确立语言规范化意识具有举足轻重的现实作用和深远的历史意义。语言规范化是由语料物质层面、正常交际层面、艺术交际层面上的规范化组成的层级系统。在这个系统中,每一层、每一级都有不尽相同的规范化要求与标准。期刊编辑应把握好不同层级的语言规范化标准与原则,对稿件作出相应的规范化处理。     

关于法律领域词语选用的规范性

在法律领域选用词语时,必须坚持规范性原则：（一）必须合乎语言规范;（二）必须合乎法律规范;（三）必须合乎法律语体规范。这样才能确保法律语言的准确性、严谨性、庄重性。     

英语新闻标题句的词汇特征与语法表述

报纸标题是报纸的一个重要组成部分,其语言要素具有其本身的独特规律。从词汇和语法两方面入手,对英文报纸标题句进行了初步探讨。     

对语言的形式意义在翻译中的作用的探讨

本文论述了语言的四种形式意义在翻译中的作用。作者认为在翻译过程中,译者在分析理解原文内容的同时,还应对原文的语言形式的特点和作用作认真地分析,弄清其形式意义的作用,并结合原文内容和翻译的具体目的,决定有无必要及如何灵活地将其形式意义传达给译文读者。     

交换Fuzzy正则语言注记

在探讨形式语言的交换性质的基础上,提出了AbelianFuzzy正则语言的概念,探讨了AbelianFuzzy正则语言在并、交和补算子下的封闭性,并得到了Fuzzy正则语言是半交换的的几个等价条件.由于Fuzzy正则语言的交换性质是形式语言之中一种较好的性质,对它的研究将有助于Fuzzy正则语言的机器实现.     

量子语言的一些性质

给出了不同输入字符集上两个q 自动机张量积的定义,研究了不同输入字符集上两个q 自动机的张量积识别的语言.同时讨论了η 量子语言和广义η 量子语言,给出了η 量子语言和广义η 量子语言的一些性质.     

基于监督学习的HSK阅读文本自动分级模型研究

针对HSK（汉语水平考试）各类阅读材料难度判定与等级对应中缺乏有效参照标准和分析工具的问题,以历年HSK真题阅读文本为研究对象,提取文本可读性特征,采用支持向量机、随机森林、极端梯度增强等9种监督学习算法,建立可将自选文本自动归类于相应HSK等级的模型,采用准确率、AUC等多项指标评价各模型的分级效果,并选择最佳模型制成在线工具。结果表明,监督学习在HSK阅读材料文本分析及分级方面具有较高性能,9种模型中极端梯度增强的分级效果最好,准确率为0.913,AUC为0.994。建立的分级模型和在线工具能够以较高的准确率对HSK自选文本进行分级,帮助用户有针对性地遴选文本,提高学习效率。     

演化的汉语同现网络的Laplacian谱分析

复杂网络的Laplacian矩阵的特征值和特征向量包含了其拓扑和集体行为等重要信息.该文研究了演化的汉语语言网络的Laplacian矩阵的谱密度、谱排序和特征向量等.研究发现特征值集中分布在区间[0,3]上,并且随着网络规模的增加,[0,3]上的谱密度之和逐渐减小;如果将特征值按降序排列,那么排在最前面的特征值及其序号之间满足幂律分布,其它较大的特征值与中间部分的特征值则满足指数分布;网络的度与前三大特征值对应的特征向量有关,但两者的变化趋势又不尽相同.此外,还将上述结论与邻接矩阵的结果进行了比较.     

基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧方法

为了解决大型学术数据库中重名作者的歧义消解问题,提出了基于元路径异构网络嵌入的姓名实体消歧模型。使用大型在线学术搜索系统DBLP上的公开数据集,首先抽取学术出版物的作者信息、标题和会议期刊名称等特征属性,再利用word2vec模型工具生成的特征属性词嵌入输入到GRU网络中进行训练,构造出一个PHNet矩阵网络进行随机游走操作,从而捕捉不同类型节点之间的关系,最后进行相似节点的划分,完成姓名消歧工作。实验结果显示,新方法的精确度为0.865,召回率为0.792,F_1值为0.815。基于元路径的异构网络嵌入模型的精确度、召回率等指标都优于对比模型。因此,所提出的模型在提高大型学术数据库的消歧精准度方面具有良好的应用前景。     

融合多种影响因子的兴趣点推荐算法

为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模,然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数,根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N[WT]个兴趣点的推荐列表。实验结果显示,在2个公开数据集上,融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键,对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。