网上“卡拉0K”

21世纪在网上．每一个人都可以成为“文学家”。这样的话题和宣言。风暴一样地震撼在网上已经有一段时间了．“网络文本”、“网上文学”、“网上文字”为21世纪的人类展开的是一个无边无际充满海市蜃楼一样诱人前景的幻想之海。我们点击着各式各样大网址。漫游在网络上那各种各样的“语言”与“文学”之间。我们是那么真真切切地感受到了“浩瀚”这个词的真正词义。     

《梦游天姥吟留别》审美三题

一、构思美。这首诗开篇独具匠心，它不直接对天姥山的自然景色进行描写，却通过“海客谈”和“越人语”，将天姥山与传说当中的“瀛州”相提并论，一下子把读领进了烟涛雾海虚无缥渺的世界里了。然后诗人寥寥几笔，运用夸张、对比、以宾衬主等手法，来突出天姥山的高峻雄奇。而醉心于山水的李白，正是“因之”要“梦游”天姥山的，所以接下来诗人采用交替递进的手法，开始了梦幻中历险式的攀登和游览。山上的景色时而“半壁见海日，空中闻天鸡”，千岩万转，令人留恋忘返；时而山泉轰鸣，山林颤栗，云青欲雨，水波生烟，让人暗自称奇。时而又“列缺霹雳，丘峦崩摧，洞天石扉，轰然中开”，使人惊叹不已。紧接着，天上的神仙——“云之君”以各种各样美妙无比的形式纷纷降临，从而使诗人的梦中历险也达到了顶峰。而当诗人正陶醉在这无比瑰丽的风光中时，“忽魂悸以魄动”，一下子跌回到了现实中来了。其构思之巧妙，令人拍案叫绝。     

是“张扬个性”还是“尊重文本”

《语文课程标准》把阅读教学还原到“发展个性,丰富自己的精神世界”的本色上,确立了一个高标准。要完成这一高标准,就必须突出个体的经验和感悟。然而,在实践中,不少语文教师却有意无意地偏离航向,盲目尊重学生的个性化体验,而忽视了对文本作者主体性的尊重。具体表现为三种取     

技术时代公共图书馆“场所”价值的社会公众认知研究——基于公共平台网络评论文本分析北大核心CSSCI

在技术时代,公共图书馆作为实体空间的"场所"价值,是关乎图书馆未来发展的重要内容。从公众认知角度探索图书馆"场所"价值,能够发现影响图书馆事业发展的重要因素。经过全面梳理和系统分析,选择上海图书馆、浦东图书馆和滨海新区图书馆三所代表性公共图书馆在公共平台上的网络评论信息,综合运用Python、Jieba分词、SnowNLP等数据采集与分析工具,从高频词分布、情感分析和时间序列三个维度,对社会公众认知情况进行了文本挖掘。分析结果表明,公共图书馆仍然是重要的公共阅读"场所";公共图书馆"场所"服务颇受欢迎,社会评价极为正面;促进文旅融合发展,是当前社会公众对公共图书馆"场所"价值认知的特征所在。在技术时代,公共图书馆应当高度重视"场所"价值的公众认知新变化,可以将文旅融合作为未来发展阶段的重要内容,助力公共图书馆高质量发展。     

新技术环境下图书馆限制与例外条款的问题与完善研究——兼论《信息网络传播权保护条例》的修订

由于我国图书馆限制与例外条款自身的设计缺陷以及数字网络技术的日益发展,传统图书馆限制与例外条款的不足和问题逐渐凸显出来,主要体现为图书馆限制与例外条款中服务对象获取作品的目的限制缺失、图书馆提供数字化作品的客体限制缺失以及文本与数据挖掘带来的新型问题。在借鉴国外立法先进经验的基础上,我国可以通过修订《信息网络传播权保护条例》(以下简称为“ 《条例》”)的方式来对其进行完善。一方面,在《条例》第7条中增设“为了便于服务对象研究或学习”这一主观目的限制,并在该条中明确将视听作品排除出图书馆提供数字复制件的作品类型当中;另一方面,在《条例》第6条中增设图书馆等机构基于科学研究目的而使用文本与数据挖掘的限制与例外规定。     

走向文本的历史档案数字整理:历史追溯与时代转型(下)

数字人文是现代信息生态下解决历史档案因数量庞大以致人力无法逐件式地深入文本内容的因应之道。它对于历史档案整理的根本性影响,是推动时代转型并助力建立历史档案数字整理新范式。历史档案数字整理是层累地生成的数字文本系统。它由四个层次的数字文本组成,即文本阅读的基底层、元数据搭建的桥梁层、文本内数据化的加工层,以及数据分析和可视化的知识发现层,其中第二、三个层次的元数据、标记与注释等数据的结构化整理是实现知识发现的关键。"集成""互动"与"追问"是历史档案数字整理的核心理念。     

基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。     

局部文本特征选取算法的比较和改进研究

本文通过实验比较了互信息、χ2统计算法和优势率三种算法在用于局部文本特征选取时对文本分类性能的影响.实验结果显示,在应用于局部特征选择的情况下,文本特征选取算法仍然可以将特征空间的维度降低90%以上,而不降低文本分类的性能.同时,我们发现在应用于局部文本特征选取时,优势率算法的性能不如互信息和χ2统计算法.另外,对于K最近邻分类算法,随着K值的增大,文本分类的查准率在增加,而查全率在降低.最后,本文详细分析了造成这三种算法性能差异的原因,并提出了一种改进算法,来提高优势率算法应用于局部文本特征选取时的性能.     

数据挖掘在生物医学工程文献检索中的应用

本文在概述数据挖掘技术的基本概念、分析方法的基础上,分析与比较了文本自动聚类算法;综述了国内外面向MEDLINE文献数据库的数据挖掘、知识提取研究;简述了可扩展标识语言(XML)的基本概念、文档格式及其在数据管理及数据挖掘中的应用.