中外情报学论文创新性特征研究

[目的/意义] 综合运用定性与定量相结合的方法对近年中外情报学论文的创新性进行分析和对比，揭示情报学领域研究的创新性特征，发现领域学术论文中创新句内部的知识关系，进行更细粒度的论文创新性分析，为研究领域创新点深层次利用提供条件，同时丰富科技论文创新性监测的途径，促进科学研究创新。[方法/过程] 从句子级创新性识别出发，选取中英文各两种情报学期刊作为样本，采用信息抽取和机器学习的方法，将创新句的抽取从现有的摘要扩展到全文，充分利用句子结构和句法特征识别领域创新内容，探讨近年中外情报学论文在创新对象、主题、类别等方面的特征，并做对比分析，最后通过对自动分类的论文集合进行定性的内容分析，总结归纳出中外情报学论文创新的表达范式。[结果/结论] 从创新的表达来看，中外情报学论文创新句的分布情况基本一致，英文期刊论文创新的表达更丰富。从创新性特征来看，英文情报学期刊论文创新主题较集中，而中文主题多样和分散；具体方法的创新是近年情报学领域的创新热点，而在研究方法上创新不足；中英文情报学期刊论文的创新性特点都反映了应用研究、实证研究的成果较多，而理论创新推动缓慢的趋势。     

教育体系是当前推动教育制度成熟定型的工作抓手

实现教育治理体系和治理能力现代化,需要聚焦根本制度、基本制度、重要制度及其相互衔接。教育体系的发展,是一个从成熟、定型到完善、巩固的过程。我们要明确各级各类教育内涵式发展的重点,通过分类评价,引导高校找准定位,建立科学的绩效管理机制,激发高校办学内生动力。     

浅谈中国古代悼亡文中的恒常与无常

悼亡文学一直是中国文学中独特而重要的存在,其文体可细分为悼亡诗词、墓志铭、诔辞、吊文、祭文等,明末清初又出现"忆语体"新型悼亡散文。悼亡文章的艺术表现形式与感情抒发方式有共同之处,也有别具一格的魅力与蕴含其中的"无常"观。     

基于深度学习的中文专利自动分类方法研究

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。     

“明德模式”之汉教硕士培养

本文首先介绍了美国明德中文暑校汉语教学硕士(graduate program in Chinese)的课程设置、教学模式、师生比例、教学管理等方面的具体情况及特点,分析了明德汉教硕士培养模式的实践性和高效性。然后将其与国内汉教硕士的培养进行对比,以期对国内汉教硕士的培养有所裨益。     

浅析无生命名词作主语的句子

对无生命名词作主语句的翻译从三个方面进行归纳和分析，目的在于使谳者遇到这类句子易于理解，不仅仅是从字面去思考，而是让读者了解说英语的人的思维习惯，通过句子的内涵意义达到用汉语准确地表达出来。     

汉语负迁移对学生英语写作的影响

汉语负迁移对学生英语写作的影响是很大的。从文化差异、思维方式、论述视角、句子结构和词汇方面分析汉语负迁移对学生英语写作的影响有助于学生排除汉语负迁移的影响 ,提高英语写作水平。     

如何利用《中国分类主题词表》参照系统类分文献

利用<中国分类主题词表>参照系统,可以弥补<中图法>类目参见设置不完善的缺陷.