一、用计算机对文章意义段划分初探（论文文献综述）
朱荷香,曲维光,卢俊之,李素建,邵艳秋[1]（2008）在《面向自动文摘的文本结构划分》文中指出文本结构划分是自动文摘研究中的一个关键阶段,也是自然语言处理领域的重要课题.本文通过构建段落向量空间模型,提出一种综合考察相邻段落相似度和连续段落平均相似度的意义段划分方法,使文摘内容更加全面,结构更加平衡.实验结果表明,该方法能够较有效地反映文章的内容结构,对有子标题组织和无子标题组织的文章均适用;由于考虑了总起段,使得文本结构划分更加合理,为自动文摘系统的后续工作打下坚实的基础.
朱荷香[2]（2008）在《中文自动文摘系统的研究与实现》文中研究说明自动文摘是自然语言处理领域里一项重要的研究课题。近年来,随着Intemet的蓬勃发展,信息量激增,文献数量呈指数级增长。作为解决信息过载问题的一种辅助手段,自动文摘的价值得到越来越充分的体现,它能够帮助用户提高信息检索的速度,节省重要信息的浏览时间。自动文摘和语义密切相关,而传统的机械文摘方法通过建立基于词频统计的向量空间模型进行文摘句的抽取。向量空间模型的最基本假设是向量各义项之间正交,而在真实文本中,由于语言表达形式的多样性,即使同一概念,往往有多种不同的表达方式,所以作为各义项的词语之间往往有很大的相关性,并不是完全独立的。另外,一篇文章一般包含一个总的主旨,而作者往往会从多个侧面来说明这一主旨。如果只根据句子在全文中的重要性从高到低抽取文摘,往往只能提取出文章中分布密度比较大的主题,而忽略了其它主题的存在,完整性不高。致力于上述问题的解决,本文采用统计信息和语义知识相结合的方法,提出了基于概念统计和文本结构划分相结合的自动文摘方法,并实现了原型系统。具体工作内容如下:首先,对国内外自动文摘研究的历史与现状进行了回顾和总结,介绍了向量空间模型、中文词法分析和自动文摘系统评测等相关理论。然后,基于哈工大信息检索研究室《同义词词林扩展版》将概念统计引入自动文摘的研究,利用最大匹配算法初步解决了概念获取过程中一词多义的问题。为使文摘能够更全面地覆盖原文的主要内容,提出了一种利用综合考察相邻段落相似度和连续段落平均相似度进行意义段划分的方法,对文本结构划分进行研究。最后,实现了基于概念统计和文本结构划分相结合的自动文摘系统。在对文摘系统进行评测时,为使评测方案更加客观公平合理,设计了针对评测语料特点的评测指标。为了验证基于概念统计和文本结构划分相结合的自动文摘方法的有效性和可行性,分别对传统的自动文摘方法、基于概念统计的自动文摘方法和本文方法进行了对比实验。实验结果显示,本文方法能有效地反映文章的内容结构,在所有文章上的效果均好于传统的文摘方法,特别是随着文摘长度的增加,本文方法的效果更加明显;对长文章和短文章均适用。另外,通过与现有的其他文摘工具进行对比,表明本文方法接近于哈工大信息检索研究室开发的IRLab-NLPML系统的自动文摘功能,且优于WORD中嵌入的自动编写摘要功能。
刘美茹[3]（2007）在《计算机对文章意义段划分的研究》文中认为文章意义段的自动划分技术是自然语言理解研究领域中的一个非常重要的研究课题。该文在对文章意义段划分进行研究与实践的基础上,提出了由计算机自动划分意义段的数学模型。通过计算文本中用词重复数,建立用词重复频率三角矩阵,给出了各个自然段归并成意义段的制约条件。实践证明,该数学模型反映了一类文章的客观结构。
刘美茹,吴岩,刘挺,王开铸,于明光[4]（1997）在《用计算机对文章意义段划分初探》文中研究表明本文首次提出由计算机自动划分意义段的数学模型。通过计算文中用词重复数,然后建立用词重复频率三角矩阵,最后给出各自然段归并成意义段的制约条件。实验证明,该数学模型反映了一类文章的客观结构。
常全[5]（2013）在《网络论坛舆情信息处理系统的设计与实现》文中研究表明随着互联网在全球的飞速发展与扩张，网络媒体已成为继报刊、电视、广播之后的“第四传媒”，是一个不可忽视的舆论传播平台。网络舆论系统是一类在互联网络上以网民或网民群体为结点，以信息传播路径为连线的虚拟网络空间，具有复杂性、自组织性、社会性等特点。网络舆论具有开放性、交互性、隐匿性、复杂性等特点。然而，网络舆论是一把“双刃剑”，在给民众交流信息，表达情感和为社会管理部门的决策和施政产生了积极作用的同时，一些含有不良或非法内容的信息也通过网络媒体大肆传播，并会对社会造成负面影响。因此，利用法律和社会道德规范网络舆论，通过技术和管理相结合的方法引导网络舆论，对于弘扬健康的网络文化，降低或消除不健康的网络文化对社会受众的负面影响具有重大意义，也是各国政府和社会广泛关注的重大现实问题。为此需要研究网络舆论演化及状态变化的分析和观测方法，找出舆论导向的切入点及时机，研究导向机制与方法成为了亟待解决的重要课题。本论文设计了一个网络论坛舆情信息处理系统，从基础数据的采集入手，并通过采取相关的全文检索，文本分类，文本聚合等多种文本处理的技术手段，形成对某一确定网络舆论基本状况的分析与把握，从而为下一步对网络舆论的引导奠定了基础。首先，论文阐述了系统设计所需要的关键技术，如论坛数据的采集技术，论坛数据的智能分析技术。特别是论坛数据的智能分析技术，涉及到全文检索技术，自动摘要技术，文分类技术，信息聚类技术，是系统所使用关键技术的核心。其次，论文对系统的总体进行了设计，特别是上述关键技术如何应用到本系统中。再次，论文对系统进行了实现，也重点集中于对上述关键技术的具体实现上，比如，基于版面的论坛采集技术，基于主题词和内容分析的自动摘要技术，基于贝叶斯分类器的文本分类算法，信息聚合的K-Means算法。最后，本文通过较为详细的测试方案对本系统进行了测试，其结果表明，本论文设计和实现的系统对于网络舆论状态观测与导向研究具有理论和工程技术的指导意义。
王力[6]（2007）在《基于元数据的WEB信息描述方法的应用研究》文中指出本文介绍了元数据的概念,并以元数据为基础,以中文WEB文档的自动抽词、中文Web文档关键词的提取和自动摘要、中文WEB文档的自动分类为流程介绍了WEB信息描述的方法,并建立了无字典自动抽词模型,对中文WEB文档的自动分类作了深入的理论探讨。
严洁杰[7]（2020）在《音乐情感识别模型研究》文中进行了进一步梳理音乐作为人类生活的重要组成部分,可以传达情感和调节听众的情绪。情感是音乐的本质特征,而音乐与情感之间的关系已成为许多学术研究的主题。该研究涉及许多不同的领域,包括哲学、音乐学、心理学、生物学、人类学和社会学。当下,随着信息技术和人工智能的飞速发展,音乐情感识别研究进展迅速,成为数字音乐领域的重要研究方向之一。本文对音乐情感识别模型的构建和应用进行研究,其主要研究工作如下:（1）音乐特征分析技术的研究:通过分析MIDI文件的结构组成,提出基于音频特征改进的轮廓线算法识别乐曲的主旋律,并在此基础上提取出乐曲的情感特征并进行标准化处理,作为分类模型的输入。（2）音乐情感识别模型的建立:根据数据规模建立情感心理模型,使用四类基本情感作为音乐情感分类的结果。选用支持向量机分类器机构建情感多分类模型,并用粒子群算法对模型参数进行优化。（3）音乐情感识别模型的应用:研究基于情感识别的舞台控制方法。通过乐段情感划分技术,将乐曲分成数个乐段,并对乐段的情感进行识别,最后使识别结果与设计好的灯光方案一一匹配,将情感识别技术应用于舞台灯光控制。论文收集了231个音乐片段,并进行人工标注训练分类器;在主旋律提取、音乐情感特征分析基础上改进了分类模型,并将识别模型应用于舞台灯光控制,取得了良好的仿真效果。对比实验和舞台灯光控制应用结果表明,所建立的识别模型在分类精度和测试时间上均有较好的表现,能为舞台灯光设计提供有效参考。
詹思瑜[8]（2003）在《自然语言的计算机处理模型》文中指出自然语言的计算机处理是一个多学科交叉研究领域。来自计算机科学、语言学、数学等不同学科的研究人员构成了目前这一领域的主要研究力量。随着计算机应用的日益普及，其功能也从主要是数值计算发展到数值计算和信息处理并重。自然语言处理就是研究如何能让计算机理解并生成人们日常所使用的(如汉语、英语)语言，使得计算机懂得自然语言的含义，并对人给计算机提出的问题，通过对话的方式，用自然语言进行回答。目的在于建立起一种人与机器之间的密切而友好的关系，使之能进行高度的信息传递与认知活动。 目前自然语言理解的研究程度还远远没有达到这个要求，还处在努力让计算机正确的理解语言信息上。目前对于自然语言理解的研究主要有基于语料库的统计方法和基于规则的语义处理方法。这两种方法都取得了不少的成绩。不过，最终它们都需要依赖可靠的语言知识驱动计算机正确地处理自然语言，由此可见后台语言知识表示的重要性。 本文提出了一个粗略的自然语言处理模型并在后台语言知识库和文章知识提取方面做了初步的研究。对于知识库的设计，即后台的语言知识表示系统，我们采用了程序表示和数据库结合的方法，即采用面向对象的程序设计方法对知识的概念进行表示，同时在数据库中记录词和程序的对应关系。这样在分析自然语言的时候，面对的不再是一些字符编码的组合，而是一个能描述词意义的对象集合。该知识库能够实现现阶段对语言知识驱动计算机分析的需要。在知识库的基础之上我们还尝试地做了文章知识的提取，提取后的知识表示为对象集的形式，根据对象集，能够回答出一些简单的问题。最后，本文指出了在设计时的不足以及可能的解决方案。
张连吉[9]（2018）在《基于学生数学核心素养发展的单元教学设计研究 ——以高中“数列”为例》文中指出本文基于培养学生数学核心素养的角度,研究实现这一目标的途径——单元教学设计与教学,从理论研究到实践层面说明单元教学的必要性与可操作性。本研究采用文献研究法、调查分析法、案例分析法。查阅文献了解当前关于核心素养的研究的现状与趋势,探索把培养学生数学核心素养落实到教学的路径;在文献研究的基础上,对其他学科如语文、英语、物理等学科在核心素养体系构建与培养已有的成果进行比较分析,提出基于发展学生核心素养的单元教学设计的方案;通过问卷与访谈的形式,了解高中数列单元教学的现状;最后以数列的单元教学设计为例,结合学生的实际情况,探索如何在数列单元的教学中培养和发展学生的数学核心素养。研究的主要结论为:（一）单元教学设计是落实数学核心素养的有效途径。（二）单元教学设计更有利于学生知识体系的整体建构和学生数学核心素养的培养。（三）基于学生核心素养发展的单元教学设计有利于促进教师专业化成长。通过本研究,可以为广大一线教师把握改革动向、指导教学实践提供帮助;通过探索如何落实数学核心素养,对教师能够在教学的单元设计与实施方面有一些启发,并做一些有意义的尝试。
刘海军[10]（1997）在《智能机器翻译中的语境信息处理》文中指出目前的机器翻译系统大都是集中在句子层面上进行，很少或不涉及句子的具体环境。但是，人是用篇章来完成完整信息的传递，离开具体的语言环境，句子的含义是不完整的和模糊的。由于句子层面上的机译系统的局限性——没有利用篇章信息，句子分析时有许多的歧义性不能处理。为了提高机器翻译的质量，必须进行篇章翻译的研究。 篇章机译中，最重要的是构造一个语言环境，句子翻译时和这个环境交互，以达到利用篇章环境信息的目的。本篇论文以智能机器翻译系统为基础，分析出句子的主谓宾等成分，构成篇章环境的局部信息，从局部信息中精炼出篇章的全局信息，从而构造了一个句子翻译时的环境。 基于构造的篇章上下文环境，初步地讨论了机译中的组合歧义、省略、汉英机译中的时态确定以及利用中心理论来处理代词的指代等问题。
二、用计算机对文章意义段划分初探（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用计算机对文章意义段划分初探（论文提纲范文）
（1）面向自动文摘的文本结构划分（论文提纲范文）
| 1 相关工作 |
| 2 相邻段落相似度和连续段落平均相似度相结合的意义段划分方法 |
| 2.1 段落向量空间模型 (vector space model, VSM) |
| 2.2 基本思想 |
| 2.3 文章预处理及实验示例 |
| 2.4 算法步骤 |
| 3 实验评测与结果分析 |
| 3.1 实验设计与结果 |
| 3.2 结果分析 |
| 4 结 论 |
（2）中文自动文摘系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 目录 |
| 图表目录 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 自动文摘研究的意义 |
| 1.2 自动文摘的定义及分类 |
| 1.2.1 文摘的定义 |
| 1.2.2 自动文摘的定义 |
| 1.2.3 自动文摘的分类 |
| 1.3 自动文摘研究的历史与现状 |
| 1.3.1 国外自动文摘的研究 |
| 1.3.2 国内自动文摘的研究 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 1.5 本文的组织结构 |
| 第二章 自动文摘的相关理论基础 |
| 2.1 向量空间模型 |
| 2.1.1 义项的选取 |
| 2.1.2 义项的权重计算 |
| 2.2 中文词法分析 |
| 2.2.1 自动分词 |
| 2.2.2 汉语自动分词的难点 |
| 2.2.3 词性标注 |
| 2.2.4 词法分析器ICTCLAS |
| 2.3 自动文摘系统的评测 |
| 2.3.1 评测方法 |
| 2.3.2 评测用语料的准备 |
| 2.3.3 自动文摘系统评测面临的问题 |
| 2.3.4 实验评测指标 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 概念统计在自动文摘中的应用 |
| 3.1 语义资源介绍 |
| 3.1.1 《知网》 |
| 3.1.2 《同义词词林扩展版》 |
| 3.2 基于《同义词词林扩展版》的概念获取 |
| 3.2.1 预处理 |
| 3.2.2 词义消歧方法 |
| 3.2.3 概念获取算法 |
| 3.2.4 构造基于概念统计的向量空间模型 |
| 3.2.5 概念统计与词频统计VSM比较实验及结果分析 |
| 3.3 义项重要度计算 |
| 3.4 基于概念统计的自动文摘生成 |
| 3.4.1 句子重要度计算 |
| 3.4.2 文摘生成 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 文本篇章结构分析 |
| 4.1 相关工作 |
| 4.2 相邻段落相似度和连续段落平均相似度相结合的意义段划分 |
| 4.2.1 段落向量空间模型的建立 |
| 4.2.2 基本思想 |
| 4.2.3 文章预处理及实验示例 |
| 4.2.4 算法步骤 |
| 4.3 实验评测与结果分析 |
| 4.3.1 实验设计与结果 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 概念统计和文本结构划分相结合的自动文摘系统 |
| 5.1 体系框架 |
| 5.2 系统主要模块设计 |
| 5.2.1 文本预处理模块 |
| 5.2.2 文本结构划分模块 |
| 5.2.3 概念获取模块 |
| 5.2.4 重要度计算模块 |
| 5.2.5 文摘生成模块 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 自动文摘系统评测实验 |
| 6.1 实验一、三个系统性能的比较测试 |
| 6.2 实验二、宽泛指标下的有效性测试 |
| 6.3 实验三、文摘句共选一致性指标下的有效性测试 |
| 6.4 实验四、三个系统对长篇幅文章的有效性比较测试 |
| 6.5 实验五、本文摘系统与现有系统的比较测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录一 北京大学汉语文本词性标注集 |
| 附录二 示例文章文摘结果 |
| 附录三 读研期间参加的科研项目与公开发表的学术论文 |
（3）计算机对文章意义段划分的研究（论文提纲范文）
| 1 基本概念 |
| 2 意义段划分数学模型 |
| 3 实例 |
| 4 结束语 |
（5）网络论坛舆情信息处理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 概述 |
| 1.1 背景 |
| 1.2 课题研究的意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 研究内容与组织结构 |
| 第二章 系统关键技术 |
| 2.1 论坛数据采集技术 |
| 2.1.1 技术背景 |
| 2.1.2 论坛采集的难点 |
| 2.1.3 采集陷阱 |
| 2.1.4 采集噪声 |
| 2.2 论坛数据智能分析技术 |
| 2.2.1 全文检索技术 |
| 2.2.2 自动摘要技术 |
| 2.2.3 文本分类技术 |
| 2.2.4 信息聚类 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 网络论坛舆情信息处理系统需求分析 |
| 3.1 系统的开发环境 |
| 3.1.1 操作系统平台 |
| 3.1.2 图形界面设计环境 |
| 3.1.3 模块化设计环境 |
| 3.2 系统设计目标 |
| 3.2.1 信息采集子系统 |
| 3.2.2 论坛分析子系统 |
| 3.3 各模块功能需求 |
| 3.3.1 论坛采集子系统 |
| 3.3.2 智能分析引擎 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 网络论坛舆情信息处理系统总体设计 |
| 4.1 系统总体设计 |
| 4.2 各模块功能设计 |
| 4.2.1 论坛采集子系统 |
| 4.2.2 智能分析引擎 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 网络论坛舆情信息处理系统的实现 |
| 5.1 数据采集子模块的实现 |
| 5.1.1 基于版面的论坛采集框架 |
| 5.1.2 模块关键技术 |
| 5.2 全文信息检索算法的实现 |
| 5.3 基于主题词和内容分析的自动摘要模块的实现 |
| 5.3.1 文档结构初始化 |
| 5.3.2 基于主题词分析的自动摘要 |
| 5.3.3 基于内容分析的自动摘要 |
| 5.3.4 融合两种分析方法生成摘要 |
| 5.4 基于朴素贝叶斯分类器的文本分类算法的实现 |
| 5.4.1 文本特征向量 |
| 5.4.2 中文分词 |
| 5.4.3 停用词处理 |
| 5.4.4 训练集管理器 |
| 5.4.5 分类结果 |
| 5.4.6 朴素贝叶斯分类器 |
| 5.5 信息聚合 K-MEANS 算法的实现 |
| 5.5.1 过程简介 |
| 5.5.2 均值计算方法 |
| 5.5.3 K-Means 算法 Java 代码实现（基于 weka 的二次开发） |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 测试概要 |
| 6.1.1 测试用例设计 |
| 6.1.2 测试环境与配置 |
| 6.2 测试步骤与结果分析 |
| 6.2.1 论坛查询 |
| 6.2.2 论坛分类 |
| 6.2.3 论坛加工 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本系统实现的目标 |
| 7.2 课题成果的创新性 |
| 7.3 待改进的地方 |
| 7.4 本章小结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）基于元数据的WEB信息描述方法的应用研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 元数据的概述 |
| 2 中文Web文档自动抽词 |
| 3 中文Web文档关键词的提取和自动摘要 |
| 4 中文Web文档的自动分类 |
| 5 总结 |
（7）音乐情感识别模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 组织结构 |
| 2 数字音乐信息基础 |
| 2.1 数字音乐的简介 |
| 2.2 音乐格式选取 |
| 2.3 MIDI音乐的基础 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 音乐特征分析模型 |
| 3.1 主旋律提取模型 |
| 3.1.1 预操作 |
| 3.1.2 基本轮廓线算法 |
| 3.1.3 基于音轨特征改进的轮廓线算法 |
| 3.2 情感特征分析技术 |
| 3.3 实验结果分析 |
| 3.3.1 主旋律提取实验 |
| 3.3.2 情感特征分析实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 音乐情感识别模型 |
| 4.1 音乐情感心理模型 |
| 4.1.1 常用情感模型 |
| 4.1.2 基础情感模型 |
| 4.2 音乐情感分类模型 |
| 4.2.1 支持向量机算法 |
| 4.2.2 基于支持向量机的音乐情感多分类模型 |
| 4.3 基于粒子群优化支持向量机的音乐情感分类模型 |
| 4.3.1 粒子群优化算法 |
| 4.3.2 基于粒子群算法优化的分类算法 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.4.1 基于支持向量机的音乐情感分类实验 |
| 4.4.2 常见的多分类模型对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 音乐情感识别模型的应用 |
| 5.1 基于音乐情感识别的舞台灯光控制方法 |
| 5.2 舞台灯光情感匹配模块 |
| 5.2.1 乐段情感划分 |
| 5.2.3 乐段情感与灯光方案匹配 |
| 5.3 舞台灯光控制模块 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.4.1 搭建模拟舞台 |
| 5.4.2 灯光动作设计 |
| 5.4.3 舞台应用实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 |
（8）自然语言的计算机处理模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 自然语言理解发展的概述 |
| 1.1 什么是自然语言理解 |
| 1.2 自然语言理解系统的发展历程 |
| 1.2.1 第一代自然语言理解系统 |
| 1.2.2 第二代自然语言理解系统 |
| 1.2 国外自然语言理解的主要成果 |
| 1.3 国内自然语言理解的主要成果 |
| 1.3.1 汉语的特点 |
| 1.3.2 国内的主要成果 |
| 1.4 自然语言理解的发展态势 |
| 1.4.1 传统计算语言学 |
| 1.4.2 HNC理论 |
| 1.4.3 基于内涵模型论的语义分析 |
| 第二章 汉语理解系统模型概述 |
| 2.1 背景介绍 |
| 2.2 系统介绍 |
| 2.2.1 知网类库 |
| 2.2.2 知网词库 |
| 2.2.3 文章知识的提取 |
| 2.2.4 基于文章的简单问题回答 |
| 2.3 系统框架图 |
| 2.4 转换接口设计 |
| 2.4.1 JAVA的JNI技术简介 |
| 2.4.2 转换接口详细设计 |
| 第三章 知识库设计 |
| 3.1 知识网理论介绍 |
| 3.1.1 问题的提出 |
| 3.1.2 知网的哲学 |
| 3.1.3 知网的特色 |
| 3.1.4 知网建设的方法 |
| 3.1.5 知网系统的概貌 |
| 3.1.6 概念定义的标注方法和规定 |
| 3.2 知网类库的设计 |
| 3.2.1 概述 |
| 3.2.2 知网类库详细设计 |
| 3.3 知网词库的设计 |
| 3.3.1 设计描述 |
| 3.3.2 管理软件 |
| 3.3.3 知网词库和知网类库的联系 |
| 3.4 知识库目前提供的功能支持 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 知识的提取 |
| 4.1 知识提取模块设计思想 |
| 4.2 知识提取模块具体设计 |
| 4.2.1 设计框架与设计模式 |
| 4.2.2 句子对象 |
| 4.2.3 句型判断器 |
| 4.2.4 分析控制器 |
| 4.2.5 解析器 |
| 第五章 软件介绍 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于学生数学核心素养发展的单元教学设计研究 ——以高中“数列”为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 核心概念界定 |
| 1.2 研究的背景 |
| 1.2.1 课程改革的深化 |
| 1.2.2 “数学核心素养”的提出 |
| 1.2.3 教师在教学中落实核心素养的迫切需要 |
| 1.3 研究的内容、目的和意义 |
| 1.3.1 研究的内容 |
| 1.3.2 研究的目的 |
| 1.3.3 研究的意义 |
| 1.4 研究的思路 |
| 1.4.1 研究计划 |
| 1.4.2 研究的技术路线 |
| 1.4.3 研究的基本方法 |
| 1.5 论文的结构与说明 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 文献搜集的途径 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 关于数学核心素养研究综述 |
| 2.2.2 关于单元教学设计研究综述 |
| 2.2.3 研究综述小结 |
| 2.3 研究评述 |
| 2.4 小结 |
| 第3章 基于数学核心素养的数列单元教学现状调查及分析 |
| 3.1 调查问卷的设计与实施 |
| 3.2 问卷结果统计与分析 |
| 3.3 调查的结论与思考 |
| 3.4 研究的伦理 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 基于学生数学核心素养发展的单元教学设计的构想 |
| 4.1 数学核心素养与单元教学设计 |
| 4.2 单元教学设计的原则 |
| 4.3 确定单元教学顺序 |
| 4.4 确定单元教学内容 |
| 4.5 分析单元教学要素 |
| 4.6 编制单元教学目标 |
| 4.7 设计单元教学方案 |
| 4.8 编制单元评价标准 |
| 第5章 基于学生数学核心素养发展的数列单元教学设计具体内容 |
| 5.1 《普通高中数学课程标准(2017 年版)》解读 |
| 5.1.1 《普通高中数学课程标准(2017 年版)》中关于数列部分内容的分析 |
| 5.1.2 教学要求 |
| 5.1.3 学业要求 |
| 5.2 数列单元数学核心素养的分析路径 |
| 5.2.1 数列单元知识结构分析 |
| 5.2.2 数列单元数学核心素养分析 |
| 5.2.3 数列单元核心素养分析 |
| 5.2.4 数列单元核心素养与数学核心素养体系的建构 |
| 5.3 基于学生数学核心素养发展的数列单元教学设计 |
| 5.3.1 数列单元教学顺序安排 |
| 5.3.2 数列单元教学内容要点 |
| 5.3.3 数列单元课时计划节数 |
| 5.3.4 数列单元教学要素分析 |
| 5.3.5 数列单元教学目标分析 |
| 5.3.6 数列单元教学方案 |
| 5.3.7 数列单元的评价设计 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 数列单元教学设计案例与效果检证 |
| 6.1 数列单元教学设计案例 |
| 6.1.1 《数列的概念与简单的表示法》教学设计案例 |
| 6.1.2 《等差数列的前n项和(一)》教学设计案例 |
| 6.1.3 《等比数列的前n项和(一)》教学设计案例 |
| 6.1.4 《斐波那契数列欣赏》教学设计案例 |
| 6.2 数列单元教学设计效果检证 |
| 6.3 小结 |
| 第7章 研究结论、反思及展望 |
| 7.1 研究的结论 |
| 7.2 研究的反思与展望 |
| 7.3 结束语 |
| 参考文献 |
| 附录1:高中数列教学现状调查问卷 |
| 附录2:高中数列教学现状调查问卷 |
| 附录3:高中数列教学现状访谈提纲 |
| 附录4:数学核心素养测评 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（10）智能机器翻译中的语境信息处理（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 第二章 综述 |
| 2.1 自然语言分析技术概论 |
| 2.1.1 以模式匹配为主流的初期 |
| 2.1.2 以句法-语义分析为主流的中期 |
| 2.1.3 以工程化和实用化为主流的近期 |
| 2.2 机器翻译技术概论 |
| 2.3 智能机器翻译系统简介 |
| 2.3.1 系统简介 |
| 2.3.2 上下文相关处理 |
| 2.3.3 句子分析 |
| 2.4 篇章语言处理技术 |
| 2.4.1 故事文法 |
| 2.4.2 自动文摘 |
| 2.4.3 中心理论 |
| 2.5 现有机译系统的局限性 |
| 第三章 智能机译中语境处理设计 |
| 3.1 自然语言处理中的多义性问题 |
| 3.2 上下文相关 |
| 3.3 设计考虑 |
| 3.4 系统结构 |
| 第四章 语境信息处理 |
| 4.1 语境信息表示 |
| 4.1.1 机译中的知识表示 |
| 4.1.2 IMTENV中局部信息表示 |
| 4.1.3 IMTENV中全局信息表示 |
| 4.2 环境规则 |
| 4.3 环境信息的提取 |
| 4.3.1 局部信息的提取 |
| 4.3.2 全局信息的获得 |
| 4.4 环境信息的利用 |
| 4.4.1 组合歧义 |
| 4.4.2 省略现象 |
| 4.4.3 时态确定 |
| 4.4.4 代词指代 |
| 第五章 实例分析 |
| 5.1 局部信息的提取 |
| 5.2 用语境提高机译质量 |
| 第六章 结束语 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
四、用计算机对文章意义段划分初探（论文参考文献）
- [1]面向自动文摘的文本结构划分[J]. 朱荷香,曲维光,卢俊之,李素建,邵艳秋. 南京大学学报(自然科学版), 2008(02)
- [2]中文自动文摘系统的研究与实现[D]. 朱荷香. 南京师范大学, 2008(01)
- [3]计算机对文章意义段划分的研究[J]. 刘美茹. 计算机工程, 2007(13)
- [4]用计算机对文章意义段划分初探[J]. 刘美茹,吴岩,刘挺,王开铸,于明光. 东北测绘, 1997(04)
- [5]网络论坛舆情信息处理系统的设计与实现[D]. 常全. 电子科技大学, 2013(01)
- [6]基于元数据的WEB信息描述方法的应用研究[J]. 王力. 微计算机信息, 2007(06)
- [7]音乐情感识别模型研究[D]. 严洁杰. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [8]自然语言的计算机处理模型[D]. 詹思瑜. 电子科技大学, 2003(04)
- [9]基于学生数学核心素养发展的单元教学设计研究 ——以高中“数列”为例[D]. 张连吉. 云南师范大学, 2018(02)
- [10]智能机器翻译中的语境信息处理[D]. 刘海军. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）, 1997(02)