基于网络文本分析的大运河遗产游客感知研究——以常州市青果巷历史文化街区为例

以常州青果巷历史文化街区为例,借助Python爬虫技术采集游客评论数据,并使用网络文本分析法进行高频词、语义网络和情感倾向研究,全面评估大运河遗产的游客感知。研究发现:自然人文景观、历史文化积淀、江南运河风情在青果巷游客感知中得到充分体现;游客对青果巷持有较强的积极情感,然而历史文化街区的改造提升仍存较大空间。最后,从保护为先、文化整合和创新利用等方面给出了提升大运河遗产游客感知的对策建议。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

多特征融合的关键词语义功能识别研究

[目的/意义]关键词作为一种能够揭示学术文本主题及核心内容的词汇或术语,对其进行功能识别可为知识和文献的快速、精确获取提供底层索引支持.[方法/过程]针对现有研究在关键词上下文建模中多局限于文本层面的符号语义表征,在深入挖掘文献行书规律的基础上,提出一种基于多特征融合的词汇功能识别模型.模型在采用BERT模型捕获关键词...