师范生教学能力培养之“同课异构”模式

在培养高师师范生教学实践能力的过程中存在理论与实践脱节,缺乏有价值的引领和同伴的有效互助等诸多问题。"同课异构"训练模式能有效针对传统培养中的弊端,培养新课程改革需要的研究型、反思型教师,有效培养师范生的团队、协作能力。"同课异构"模式实施时应选择具有教学研究价值和适合师范生试讲的课题,训练时和微格教学、说课训练有机结合。     

汉语主题结构及其英译

英汉两种语言属不同的语言类型，本文探讨了汉语主题结构的特点，提出了四种英译法：1，对应法，因为汉语的主题和述题有时与主语和谓语一致；2．增添法，因为汉语中省略现象普遍存在；3．调整法，因为汉语中动作方向是从主题到述题；4．切分法，因为汉语主题和述骨时可有不同的切分，由此产生歧义     

人工智能对学术出版流程的再造及知识服务提升

【目的】 为提升大数据时代学术出版系统内部生产管理流程的效率和对外信息服务的能力,探讨未来人工智能技术对学术出版流程的重构和知识服务能力的提升。【方法】 综合调查法、文献分析法等研究方法调研人工智能技术对学术出版流程的推进和知识服务能力的提升工作。【结果】 人工智能技术不仅可以加速学术传播,推动出版流程各个环节之间数据传递和支持,从而重构智能化的学术出版流程,实现出版流程的选题策划便捷化、编辑加工流程自动化、生产印刷流程按需化以及营销发行流程精准化,还可以大大提升学术出版的知识服务能力,实现知识服务的行为智能化、思维智慧化、场景可视化、途径多元化和传播生态化。【结论】 出版流程和知识服务与人工智能深度融合是学术出版的未来发展方向,也是学术出版系统从低层次传播到高层次服务的价值功能转型升级的必经之路。     

基于多元关系融合的科技文本主题识别方法研究

当前文本主题获取方法大多依靠单一关联分析,不能全面分析可获取信息,难以准确获取科技发展主题。科技文献的主题词、作者和引文之间蕴含了以研究主题内容为纽带的语义关联关系,主题词共现关系、引文关系和合著关系分别从不同的角度展现了主题关联关系。因此,本文根据主题词之间语义关系距离的远近,将主题识别中主题词关联分为基础关系、强化关系和新增关系,在此基础上提出面向主题识别的多元关系抽取及关系融合方法;并以基因工程疫苗的研发与制备领域为例进行领域实证分析,利用PathSelClus算法实现基于多元关系融合的主题聚类,通过对比实验证明多元关系融合可以有效提高实证领域的文本主题聚类效果,而未来多关系融合主题识别则是需要重点关注的问题。图4。表6。参考文献19。     

庄子寓言故事话题引入研究—与现代汉语叙述故事话题引入比较

通过对庄子寓言故事的研究,考察其话题引入的句法和形态特点,发现:庄子寓言故事中话题引入的句法形式有存现结构和非存现结构两种,存现结构作为话题标示的句法手段古今一致;庄子寓言故事中话题标示的句法手段和形态手段独立使用;指示词"夫"用来标示话题,是庄子寓言故事话题引入的形态手段之一,光杆名词短语或光杆名词也可以直接充当话题;古汉语中特有的短语形式充当话题,比如"者"字短语、"之"字短语等;庄子寓言故事中多采用零形回指和代词回指的形式回指引入话题,未见名词短语的回指方式.     

教育舆情评析及大学公信力场域之构建——以清华“真维斯楼”舆论话题为例

教育舆情是指在公共空间中传播的针对教育问题的公众话语与民意表达,反映着特定时期和地域内较为普遍的社会认知及感受.清华大学“真维斯楼”舆情中,舆论的视野局限与立场的泛道德化倾向明显,不当认知与合理诉求交织显现,公信力场域正在由魅力型向法理型转化.大学的舆情应对能力及制度化水平亟待提高,自觉建立舆情应对机制,积极调整与社会的公共关系,通过大学管理的切实改进,在与社情民意的良性互动中寻求善治,是大学公信力场域构建的应然立场和重要的策略选择.     

园林工程概预算教学方法探讨

通过分析社会对工程造价岗位能力的需求、教学资源、教学对象等三方面对"园林工程概预算"课程的教学需要,通过关心学生发展来提高学生学习积极性,通过引导学生参与学习资料的搜集,采用情景导入法、案例分析法、角色扮演法等教学方法来提高学生的参与度,以提高教学效果。     

专题博物馆建设与保定区域文化发展

专题博物馆对于保定文化的构建与传播起着重要作用,保定地域广博、遗存众多,专题博物馆资源极其丰富,但是由于观念、资金、人才等多种原因,专题博物馆建设还处于起步阶段。保定市应采取多种措施,推进专题博物馆建设的步伐,将众多的专题博物馆打造成为保定的文化“名片”,推动保定文化建设,进而推动保定经济社会的发展。     

Comparing PSO-based clustering over contextual vector embeddings to modern topic modeling

Efficient topic modeling is needed to support applications that aim at identifying main themes from a collection of documents. In the present paper, a reduced vector embedding representation and particle swarm optimization (PSO) are combined to develop a topic modeling strategy that is able to identify representative themes from a large collection of documents. Documents are encoded using a reduced, contextual vector embedding from a general-purpose pre-trained language model (sBERT). A modified PSO algorithm (pPSO) that tracks particle fitness on a dimension-by-dimension basis is then applied to these embeddings to create clusters of related documents. The proposed methodology is demonstrated on two datasets. The first dataset consists of posts from the online health forum r/Cancer and the second dataset is a standard benchmark for topic modeling which consists of a collection of messages posted to 20 different news groups. When compared to the state-of-the-art generative document models (i.e., ETM and NVDM), pPSO is able to produce interpretable clusters. The results indicate that pPSO is able to capture both common topics as well as emergent topics. Moreover, the topic coherence of pPSO is comparable to that of ETM and its topic diversity is comparable to NVDM. The assignment parity of pPSO on a document completion task exceeded 90% for the 20NewsGroups dataset. This rate drops to approximately 30% when pPSO is applied to the same Skip-Gram embedding derived from a limited, corpus-specific vocabulary which is used by ETM and NVDM.     

Being Open without Talking about It: A Rhetorical/Normative Approach to Understanding Topic Avoidance in Families after a Lung Cancer Diagnosis

The present study uses a rhetorical/normative perspective to examine families' communication and coping in response to a parent's diagnosis of, and eventual death from, lung cancer. Through in-depth, semistructured interviews with 35 adult children, we identified two broad areas of communicative avoidance (avoiding information and avoiding emotion) and three general ways of managing avoidance and openness (denial, segmentation, and being open while avoiding). The interviews suggested that denial was a particularly dissatisfying means of managing competing goals, whereas being open while avoiding appeared to be functional for family members. The discussion focuses on our understanding of reasons why people avoid in this context, implications for rhetorical/normative approaches and theories of information management, and practical implications of the current findings.