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1.
网络招聘文本技能信息自动抽取研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
[目的/意义]针对目前网络招聘文本手工抽取技能信息无法满足大数据量分析要求的问题,提出一种针对大量网络招聘文本的技能信息自动抽取方法。[方法/过程]根据网络招聘文本的特点,利用依存句法分析选取候选技能,然后提出领域相关性指标衡量候选技能,将其融入传统的术语抽取方法之中,形成一种网络招聘文本技能信息自动抽取方法。[结果/结论]实验表明,本文提出的方法能够从网络招聘文本中自动、快速、准确地抽取技能信息。  相似文献   
2.
ABSTRACT

Historic Japanese textiles from over 1000 years ago generally show marked deterioration and only very rare examples show their original forms and much information about textile reproduction has been lost. The replication of textile braids lacks systematic methodology and is still being practiced by only few individual braiding experts. The recreation of original braids as close as possible to original braids is a part of Japan’s intangible cultural heritage. The aim of this study is to clarify the decision-making procedure through which the braiding experts can decipher the original braiding structures. As a preliminary study of this project, interviews of a braid researcher and a replicating expert, Makiko Tada were performed regarding her working practices. It is important to clarify the braiding parameters for structural analysis such as the number of transits and the balance of ridges, and it became clear that the orientation of multiple colored threads plays an important role. The expert’s replicate works were also analyzed using a text-mining statistical technique to clarify the relationship of braiding parameters. The relationship between each braiding parameter and production method such as loop manipulation and Taka-dai became clear. As a result, the process of deciphering the original braid structure has been compiled in simplified workflows, which could contribute to the standardization and improvement in efficiency of replication of cultural property braids.  相似文献   
3.
ABSTRACT

This study analyzed the tone of public campaign remarks of right- and left-wing populist (Donald Trump and Bernie Sanders, respectively) and right and left-wing non-populist (Mitt Romney and Hillary Clinton, respectively) U.S. presidential candidates using DICTION 7.0. Findings suggest that populists tended to use a linguistic tone that is high in pessimism, group abstractness, and exclusion. Pessimism and group abstractness were positively associated with immigration language in right-wing populist speech. Commonality and “we-ness” were positively associated with populist language in left-wing populist speech.  相似文献   
4.
网络舆情衍进指数构建与实证分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
[目的/意义]提出和构建网络舆情衍进指数,以描述网络舆情演化过程中常衍生出新的子话题的现象,对于舆情预警、预测具有重要的理论及实践意义。[方法/过程]以文本聚类结果和文本聚类有效性为依据,提出网络舆情衍进的判别标准和舆情衍进指数的构建过程,并以"教科书老赖"这一事件作为样本数据进行实证分析。[结果/结论]所构建的舆情衍进速率指数可以用于描述舆情衍进。在突发期阶段话题舆情衍进指数最高,此后逐渐下降,这一阶段的舆情衍进最为剧烈,子话题的出现呈现爆发性增长;舆情衍进指数在舆情蔓延期内出现阶梯式下降,此后保持为负值,舆情的子话题开始逐渐减少,舆情内容本身由发散转为收敛;进入消散期后,子话题数量趋于稳定。作为舆情衍进速率的测度和舆情衍进的判别方式,舆情衍进指数为舆情监管和舆情预警提供了全新的角度。  相似文献   
5.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。  相似文献   
6.
针对Authoware作品在制作和播放过程中出现的特效无法正常显示;特殊字体的改变;视频播放不了等问题,提出了相应的解决方法。  相似文献   
7.
法国理论家茨维坦.托多罗夫"作为结构的阅读"等理论概念的脉络是从注重文本结构分析到注重读者阅读体验,从结构主义到对话批评。运用"作为结构的阅读"这一理论指导可以使读者认识到,作品人物通过不同读者、不同时期的阅读建构呈现为变动不居的人物形象,从而赋予文本材料这一客观事物以鲜活的生命。  相似文献   
8.
与当前文学研究中大量出现的“宏观叙事”相比,本文是一篇“小学”论文。从文本出发,分析作品的情节布局、人物关系设置和文字风格,并结合作家的个人资料,意在论证玩世精神是《西游记》的核心倾向。  相似文献   
9.
从工具性和人文性、训练、评价与测试三个方面探索新语文课程标准下的语文教学问题 ,力图更好地理解把握新课程标准 ,并贯彻到语文教学中去  相似文献   
10.
在翻译理论和实践中译者一直被置于一种从属的地位,其角色被简单地定位为原文与译文之间的转换者。事实上,译者的翻译活动从阅读与理解原文本开始,首先他是原文本的读者。由于文学文本具有一定的未定性,原文本作者的意图不完全可知,因此,译者不可避免地要运用自己的前理解对原文本进行解读。  相似文献   
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