基于FastText的新闻文本多分类研究

在迅速增加的海量数据中,文本形式的数据占很大比重。文本分类作为最常见的文本挖掘技术,可在大量杂乱的文本数据中发现有价值的信息,具有重要意义。文本分类面临的首要问题是如何在确保分类准确率的同时缩短分类时间。提出使用分类模型FastText学习单词特征以解决该问题,同时在数据集上使用停用词处理方法降低噪声数据对分类模型的影响。实验结果表明,使用FastText文本分类模型在数据集上准确率达到96.11%,比传统模型提高近4%,且模型处理每条文本的平均时间为1.5ms,缩短了约1/3。     

鲁迅小说中人名及称呼的文化透视

中国传统文化影响下的人名称呼中蕴藏着丰富的文化内涵，有着独特的审美价值。鲁迅对人名有着深切的人生体验，在他的笔名选择及对小说中人物的姓名选定上，体现了他的反封建思想；在对人们交往过程中称呼的描写上，也发掘了其中隐含的尊卑等级观念。     

广义Fibonacci数列的性质定理

在文[1]中,我们已推广著名的Fibonacci数列成为第一型与第二型广义Fibonacci数列,建立了它们的通项公式、前n项和公式与其增长率数列的收敛定理,现在我们继续研究广义Fibonacci数列的性质,并建立广义Fibonacci数列的性质定理与数学模型.     

汉英亲属称呼语的差异及其文化理解

亲属称呼语反映了人们的血缘或婚姻关系,它是以本人为轴心来确定亲属与本人关系的标志,是由历代婚姻所构成的男女双方亲族关系的排列次序结构而形成的。汉语亲属称呼语种类繁多、丰富、独特,反映了汉民族长幼有序,男尊女卑的宗法伦理观念,同时也体现着中华民族重合,视天下为一家的儒家思想。英语亲属称呼语简洁、明了,是英美民族重个体、讲平等、赞赏独立意识的反映。文章主要对比了汉英日常生活中对亲属（长辈、平辈和晚辈）的称呼语的差异并从跨文化的角度分析造成差异的原因,以促进对英汉称呼语的了解和跨文化的顺利交流。     

发达国家职业教育推动校企合作的先进经验及对我国的启示

现阶段我国职业学校校企合作大多停留在以学校为主导的合作形式上,还存在企业积极性不高等问题。发达国家职业教育从法律保障、政府重视、政策倾斜等多方面推动校企合作的先进经验,为我国职业教育开展校企合作提供了借鉴。     

浅谈校园网的设计

校园网是连接学校内部的计算机或内部子网,通过各种应用软件为学校的教学、管理、办公、信息交流和通讯等服务的。做好校园网的设计与规划,首先,要树立正确的设计思想,遵循科学的设计原则;其次,要做好校园网系统的总体设计;再次,做好校园网络设备、设施及软件的造型设计。     

基于人工神经网络的玉米价格短期预测研究

为获得更精确预测粮食价格的方法,引入了人工神经网络预测法,建立了一种改进的人工神经网络模型,并通过该模型自学习的特性对已获得粮食价格时间序列数据的波动规律与发展趋势实现记忆性的学习,最终预测出未来价格.结果表明：人工神经网络模型在预测价格问题上具有很高的精度;其方法不仅可行,而且适用性强,预测结果客观、合理,具有一定的研究价值和较好的应用前景.     

Exploiting the Similarity of Non-Matching Terms at Retrieval Time

In classic Information Retrieval systems a relevant document will not be retrieved in response to a query if the document and query representations do not share at least one term. This problem, known as term mismatch, has been recognised for a long time by the Information Retrieval community and a number of possible solutions have been proposed. Here I present a preliminary investigation into a new class of retrieval models that attempt to solve the term mismatch problem by exploiting complete or partial knowledge of term similarity in the term space. The use of term similarity enables to enhance classic retrieval models by taking into account non-matching terms. The theoretical advantages and drawbacks of these models are presented and compared with other models tackling the same problem. A preliminary experimental investigation into the performance gain achieved by exploiting term similarity with the proposed models is presented and discussed.     

《汉书·艺文志》之“小说”与中国小说文体确立

“小说”一词 ,始见于《庄子》,但对小说文体进行界定和总结的首推汉代刘向、刘歆。浓缩刘氏父子校出成果、删《七略》之要的《汉书·艺文志》不仅首次确定了小说文体术语 ,著录了小说作品 ,也说出了小说出自民间 ,具有故事性、虚构性的特征 ,标志着中国小说文体在理论上正式确立并开始步入自我发展的正史时代。那种主张将自《汉书·艺文志》开始的目录学“小说”概念与自唐传奇开始的所谓文学小说概念区别开来 ,将唐传奇以前的小说视为中国小说的前史状态的观点 ,值得商榷。     

国内外专利挖掘研究(2005-2014)综述

在中国知网、万方数据和Web of Science进行检索,获得72篇相关中文文献和98篇英文文献,并从中选出66篇进行综述。专利挖掘研究包括术语抽取、聚类、分类、以复杂网络为基础的方法、以时间为基础的方法和基于专利挖掘的技术研究等6个主题。尽管近10年来这一领域发展较快,但是部分研究也存在试验验证不精确、基于IPC的自动分类效果不好、所要解决的问题不明确且局限于方法应用和粒度粗糙等问题。专利挖掘研究应该注重发现问题,而非简单地应用方法。