唐赋演进与唐代赋序的发展变化

唐代是赋序发展的转变期,既延续了两汉所确立的赋序基本特征,又因唐代社会发展和唐赋变化的影响而呈现出新的风貌。唐代赋序内容丰富,在颂美讽谏、体物写志、言史记学等主题中均体现出唐赋演进乃至唐代社会发展变化的特点。既体现了唐人诗赋并举的文体观的同时,又因大量探讨律赋写作技巧的批评专著的出现而削弱了其文学批评价值。随着赋文由骈入散,唐代赋序的散体化风格特征逐步形成,并终成定式。作为赋与序交织而成的产物,唐代赋序既与唐赋演进密切关联的同时,又保有其独立的文体地位。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

家庭功能与青少年逆反心理的关系研究

采用《HONG氏逆反量表HRPS》和《家庭功能评定量表FAD》对汉中市120名中学生进行调查,并采用t检验、相关和回归分析等方法,探讨青少年家庭功能与其逆反心理之间的关系。结果表明:家庭功能与青少年逆反心理呈显著负相关;家庭功能对青少年逆反心理的发展具有明显的解释预测作用;家庭功能各因子中情感介入、沟通对青少年逆反心理的发展起关键作用。     

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。     

辽宁旅游产业业态创新网络的结构与功能研究

区域创新网络对旅游产业的业态创新具有积极的现实意义.基于此,通过建立旅游业态创新与区域创新网络间的联系,提出了旅游产业业态创新网络的概念,并对其结构与功能进行了深入分析.同时指出了目前辽宁旅游产业业态创新网络建设存在的问题,并从建立旅游产业业态创新的高效运作保障体系、完善辽宁旅游产业业态创新政策体系和构建辽宁旅游产业业态创新网络平台服务政策体系三方面提出相应对策,以期为辽宁旅游产业的业态创新发展提供理论支持与借鉴.     

城市安全监控系统的设计应用

随着我国社会发展进程的加快,城市化建设提出了全新的高标准要求。为有效扩大城市建设规模,促使城市建设朝多元化方向发展,当前有必要提升城市治安管理水平。由于犯罪手段不断更新换代,因此单纯依靠传统人工治理来维护城市安全,已不能满足城市化进程的发展需要。新时代,城市必须加强公共安全管理,应用视频监控系统,主动防范和规避危险,从而确保城市安全和谐。本文以数字城市建设作为主要研究对象,结合城市安全监控系统的应用发展现状,分析其具体的功能效用,总结城市安全监控系统在数字城市建设过程中的应用优势,以便稳步推进我国城市化建设步伐。     

图书管理系统的设计与应用

结合图书馆信息化发展趋势,对图书管理系统的功能特点进行了总结,并详细介绍了图书管理系统的设计与应用.     

站话“子”缀词语的构成及特征

站话中的"子"缀词语与周边黑龙江方言及普通话相比,除了具有共同特征外,还表现出一定的差异性。从构成上来看,站话中"子"缀词语的词根无论音节数量还是词性都非常丰富,构成了数量众多的"子"缀词语;从功能和语义特征上来看,站话中"子"缀构词能力更强,可以构成一定数量的动词,而且虚化程度更高,语义色彩更加轻淡。     

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。