农村校园足球发展前景的探究

足球运动是深受国人喜爱的一项世界性竞技运动,而在校园中加强足球运动的开展,不仅有助于促进学生身心健康的发展,还能为我国足球运动事业发展培养出越来越多的人才。但在我国校园足球发展现状中,城市校园足球无论是在基础设施建设以及教师的教学意识和教学质量上都远远高于农村,在一定程度上限制了学生综合素质的发展和健全人格的养成,因此有必要加强农村校园足球运动的研究以推动其在农村校园的发展。本文首先阐述在校园开展足球运动的意义,进而结合农村校园现状指出当前农村校园足球发展存在的不足问题,最后针对这些问题提出相对应的建议和措施,希望能推动农村校园足球的发展进程。

基于Paragraph-BERT-CRF的科技论文摘要语步功能信息识别方法研究

【目的】致力于自动识别科技论文摘要中的语步功能信息,明确论文的研究目的、研究方法、研究结果和研究结论,有助于快速获取文献主要内容,实现智能化语义检索。【方法】提出基于Paragraph-BERT-CRF神经网络架构的摘要语步识别模型,能够充分利用摘要文本中的篇章上下文信息,同时考虑了注意力机制和语步标签序列内部的转移关系。【结果】基于94456条科技论文摘要数据集进行方法实证,Paragraph-BERT-CRF的加权平均精确率为97.45%、加权平均召回率为97.44%、加权平均F1值为97.44%。通过对比CRF、BiLSTM、BiLSTM-CRF、BERT、BERT-CRF、Paragraph-BERT等模型的消融实验结果,验证了本文方法的有效性。【局限】Paragraph-BERT-CRF模型仅使用了基础BERT-base预训练语言模型,模型参数有待进一步优化,更多预训练语言模型在语步功能信息识别中的应用有待研究。【结论】引入注意力机制和篇章上下文信息,能有效提升模型的预测效果,达到摘要语步信息识别的功能。

基于Rule-Faster-RCNN的多语科技论文PDF文档结构框架元素解析

【目的/意义】PDF文档能够如实地保存原文档的内容和外观,但是也给文档的解析带来了很大的困难。为了更为全面、自动地挖掘多语科技论文的文本信息,本文对多语论文PDF文档的有效解析和知识抽取方法进行了探究。【方法/过程】本文提出一种基于Rule-Faster-RCNN的多语科技论文PDF文档结构框架元素的解析方法,将科技论文全文的结构框架元素分为文本元素和图表元素,采用规则辅以Faster-RCNN深度学习方法分别进行提取,其中规则方法利用论文行文版式特点识别文字框架元素和图表元素,深度学习方法将图表识别看作目标检测构建Faster-RCNN网络来补充规则方法的不足。【结果/结论】经过实验验证了本文提出的PDF解析方法优于基准方法,成功地获取了科技论文的有效全文知识。【创新/局限】本文采用规则辅以深度学习方法更为精细地将多语科技论文的全文文档结构框架元素进行了提取,并验证了方法的有效性;然而限于PDF文档的复杂程度,表元素仅作为图片进行了提取,未能深入到表格内部的文本信息。