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题名以红色歌曲讲好中国共产党历史的现状和优化路径
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作者
王成
颜新月
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机构
广西师范大学
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出处
《中共太原市委党校学报》
2024年第5期58-60,共3页
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基金
广西壮族自治区教育厅2024年度广西高等教育本科教学改革工程项目“思创融合视域下党史元素融入创新创业课程研究”的成果(项目编号:2024JGB130)。
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文摘
红色歌曲是讲述中国共产党历史、弘扬革命精神的重要载体,具有感化教育的重要作用。将红色歌曲与高校党史课相融合,充分把握二者的内在关联,意识到目前存在的瓶颈问题,从教学设计、教学要求和教学手段三个维度,推进红色歌曲与中国共产党史课的高质量结合,从而激励师生“学史明理、学史增信、学史崇德、学史力行”,推动党史课程教学入脑入心,让党史学习教育“活起来”。
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关键词
红色歌曲
中国共产党历史
党史学习教育
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分类号
G641
[文化科学—高等教育学]
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题名基于证据增强与多特征融合的文档级关系抽取
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作者
颜新月
杨淑群
高永彬
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第11期3379-3385,共7页
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基金
上海市地方能力建设项目(21010501500)
上海市“科技创新行动计划”社会发展科技攻关项目(21DZ1204900)。
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文摘
文档级关系抽取(DocRE)的目的是识别文档中实体对之间存在的所有关系。针对证据句子和文档信息未能被有效利用以及实体多提及的问题,在使用证据增强上下文特征的基础上,构建一种多特征融合的文档级关系抽取模型EMF(Evidence Multi-feature Fusion)。首先,在实体前后加上实体类型,将关系文本特征与实体提及进行关联,以获得特定于关系的实体特征。其次,通过不同卷积核获得片段表示,并通过注意力机制获得实体对感知的多粒度片段级特征;同时,利用证据分布增强与实体对高度相关的上下文特征。最后,融合以上特征进行关系分类,并在推理时将获得的证据组成伪文档与原文档一起输入分类器进行关系分类。在DocRE数据集DocRED(Document-level Relation Extraction Dataset)上的实验结果表明,使用BERTbase作为预训练语言模型编码器时,相较于先进模型EIDER(EvIDence-Enhanced DocRE),所提模型EMF的Ign F1和F1分别提高了0.42和0.41个百分点,F1达到了62.89%。EMF模型更关注与实体和关系相关的部分,可提高抽取的精度,并具有较好的可解释性。
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关键词
文档级
关系抽取
证据
提及注意
片段特征
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Keywords
document-level
relationship extraction
evidence
mention attention
fragment feature
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分类号
TP309.2
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名推动党纪学习教育内化于心、外化于行
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作者
王成
颜新月
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机构
不详
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出处
《党史纵横》
2024年第6期6-6,共1页
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文摘
近日,中共中央办公厅印发《关于在全党开展党纪学习教育的通知》(以下简称《通知》)。《通知》指出,为深入学习贯彻修订后的《中国共产党纪律处分条例》(以下简称《条例》),经党中央同意,自2024年4月至7月,在全党开展党纪学习教育。纪律是党的生命线,这次在全党开展党纪学习教育,是全面加强党的纪律建设、推动全面从严治党向纵深发展的重要举措。
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关键词
内化于心
全面从严治党
外化于行
党的纪律建设
党的生命线
《中国共产党纪律处分条例》
中共中央办公厅
党纪
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分类号
D26
[政治法律—中共党史]
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