XML文档自动聚类研究

本文在文本聚类的基础上对XML文档自动聚类进行了研究,对划分聚类法和层次聚类法进行了改进,使之适合于XML文档聚类;给出了元素比较法、边集比较法和编辑距离法等三种计算文档间相似度的方法,并利用实际数据进行了测试和分析。     

信息检索中修饰语作用的研究

在海量信息中检索时,与用户查询相关的信息常常被漏掉,而与查询无关的信息———信息垃圾,却大量地出现在检索结果中。改进文本信息检索系统的质量,提高检索效能,已成为亟待解决的问题。本文针对能够影响检索效力的一个易被忽略的因素———修饰语,研究其在文本信息检索中的作用。为此,构建了修正的向量空间模型(Modified Vector Space Model,MVSM),并以英文文本进行试验,进而说明修饰语的作用。     

NFCNNC:一种新的模糊竞争神经网络聚类模型及其在文本聚类中的应用

提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC,并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类(FCC)算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值,通过比较隶属度值得到获胜神经元。网络中仅两个神经元同时调节权值。隶属度值最大的神经元以较大的学习率调整权值,隶属度次大的神经元以较小的学习率调整权值,其他神经元权值不变。按照FCC算法调整模糊聚类中心向量值(即权值)和神经元的隶属度,当网络稳定时,即可确定聚类数。与传统模糊神经网络模型相比,本文的模糊神经网络模型具有结构简单、运行效率高、聚类精度高的优点,同时克服了传统算法需预先指定聚类数的局限性。通过对文本聚类的实验验证,本算法取得了良好的效果。     

文本关联下的读悟结合——以二年级下册阅读教学为例

字、词、句的训练是小学低年级语文教学的主线,文本关联,读悟结合,是做好句子理解和句式运用教学的有益尝试：重视朗读训练,基于朗读理解句意;建立文本关联,多元角度理解句意;联系生活经验,借助情境理解句意。     

《金字塔》的非连续性文本教学探讨

统编教材五年级下册《金字塔》一课由一篇连续性的散文和一篇非连续性的实用文组成。教师应当在完成基础教学任务后,着重针对非连续性文本进行教学,主要有以下两种思路可以参考。思路一,着重训练学生关联信息,旨在提升逻辑思维能力;思路二,着重训练学生筛选材料,旨在树立根据实际需要阅读的意识。两种教学思路的对比,目的在于探讨在学生初次接触非连续性文本时,教师应当如何在课文教学中发展学生的思维、提升阅读实用性文本的能力。     

青海省E601B型蒸发与小型蒸发观测资料的对比分析

蒸发量观测是地面气象观测的一项重要要素,本文利用青海省30个气象台站E601B型与小型蒸发对比观测资料,分析了我省两种蒸发器观测资料的差异、时空分布特征及影响两种蒸发器观测值差异的原因。确定了由小型蒸发器换算到E601B型蒸发器蒸发量的折算系数。     

以读促写理念下初中生英语写作素养的培养策略探析

针对当前初中英语写作教学忽视学生写作能力培养的问题,本文从新课程理念出发,结合教学实例,探索思考了实现读写深度融合的有效路径,提出了通过把握教学目标,关注阅读文本话题、词汇句型与篇章结构,改革学习方式与评价方式来拓展写作教学的实践策略,以期切实提升初中生的英语写作素养。     

日语"愛情"一词的历时演变——兼与汉语的“爱情”对比

“爱情”这一概念是否由西方输入,在日本学界存在争议。借助多种语料库对日语「愛情」一词发展演变的基本脉络进行梳理和归纳,并通过对比考察汉语“爱情”一词的历时演变,发现二者之间极有可能存在某种借鉴关系。同时,研究发现日本人的“爱情观”在明治维新后发生了一定变化,这也间接印证了“爱情输入说”。     

基于信息度量与SVM的文本图像自动提取技术

在网络文本图像的自动提取过程中,计算机难以直接实现基于高层语义特征的文本图像提取,因此文本图像提取技术的性能很走程度上依赖于底层统计特征的提取。广义归一化图像信息度量（GNPIM）和Lorenz信息度量（LIM）在灰度级上描述了图像的分布,在语义层上反映了图像的内容,是区分文本图像和一般连续色调图像的有效统计特征,作为支持向量机（SVM）的输入向量。可区分文本图像与连续色调图像,从而实现网络中文本图像的自动提取。实验结果表明,基于GNPIM、LIM与SVM的文本图像提取技术能够有效提取网络中的文本图像。且正确率高,速度快。     

空间跳跃：论唐宋词中的“拉伸”手法

唐宋词中的“拉伸”手法,包含三种方式：地域拉伸、时间拉伸与人物拉伸,可以营造出一种“空间跳跃”的阅读体验。地域拉伸即由此地跳跃至彼地;时间拉伸为从此刻跳跃至过去或未来;人物拉伸,则表现为抒情视角的转换,由我方转换至对方,即所谓“对面着笔”法。“拉伸”手法的运用,丰富了唐宋词的文本空间艺术表现形式,是唐宋词艺术宝库中的重要遗产。