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”。     

融媒体时代主题出版研究

当前信息技术不断发展,新媒体的应用越来越广泛,媒体融合的趋势也在不断加深,在此背景下主题出版的工作环境也产生了一系列变化,其转型发展具有一定必要性。本文首先简要讨论了融媒体时代主题出版现存问题,接着重点研究了融媒体时代主题出版的发展策略,旨在优化主题出版手段,使有关工作更加符合融媒体时代的要求,保证主题出版具有足够的先进性。     

突发公共卫生事件下医学图书馆读者管理制度创新研究

文章在分析我国现有图书馆读者管理制度的基础上,提出了突发公共卫生事件下医学图书馆读者管理制度建设的优化建议。应用LDA主题建模方法对所采集的全国285个图书馆的读者管理制度文本进行主题分析,梳理读者管理制度在突发公共卫生事件下的缺失,提出从读者入馆管理,馆内行为规范,图书借阅管理,电子资源使用规范,读者咨询服务管理,查收查引、文献传递和查新服务管理,读者心理健康教育七个方面进行突发公共卫生事件下读者管理制度的建设,为提升图书馆公共危机管理能力和资源服务水平提供借鉴和参考。     

聚焦语文学科素养 创新小学语文主题阅读教学策略

主题阅读教学是一种颠覆传统单篇阅读教学的全新阅读教学模式,强调课内外联系、阅读主题联系的阅读教学体系,是增加学生阅读量,丰富学生阅读方式,提高学生阅读质量的阅读教学方式。全文以主题阅读内涵为切入点,而后以建构主义学习理论、人本主义学习理论为指导思想从优化阅读模式、利用合作策略、巧设阅读提问、妙用思维导图四方面探讨小学语文主题阅读教学策略,随后针对主题阅读教学策略提出教学评价完善建议。