[目的/意义]在人工智能技术及应用快速发展与深刻变革背景下,机器学习领域不断出现新的研究主题和方法,深度学习和强化学习技术持续发展。因此,有必要探索不同领域机器学习研究主题演化过程,并识别出热点与新兴主题。[方法/过程]本文以...[目的/意义]在人工智能技术及应用快速发展与深刻变革背景下,机器学习领域不断出现新的研究主题和方法,深度学习和强化学习技术持续发展。因此,有必要探索不同领域机器学习研究主题演化过程,并识别出热点与新兴主题。[方法/过程]本文以图书情报领域中2011—2022年Web of Science数据库中的机器学习研究论文为例,融合LDA和Word2vec方法进行主题建模和主题演化分析,引入主题强度、主题影响力、主题关注度与主题新颖性指标识别热点主题与新兴热点主题。[结果/结论]研究结果表明,(1)Word2vec语义处理能力与LDA主题演化能力的结合能够更加准确地识别研究主题,直观展示研究主题的分阶段演化规律;(2)图书情报领域的机器学习研究主题主要分为自然语言处理与文本分析、数据挖掘与分析、信息与知识服务三大类范畴。各类主题之间的关联性较强,且具有主题关联演化特征;(3)设计的主题强度、主题影响力和主题关注度指标及综合指标能够较好地识别出2011—2014年、2015—2018年和2019—2022年3个不同周期阶段的热点主题。展开更多
安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采...安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采用Word2vec模型针对事件文本语料进行词向量训练,缩小空间向量维度;然后通过BiLSTM模型自动提取特征,获取事件文本的完整序列信息和上下文特征向量;最后采用softmax函数对民航非计划事件进行分类。实验结果表明,所提出的方法分类效果更好,能达到更优的准确率和F 1值,对不平衡数据样本同样具有较稳定的分类性能,证明了该方法在民航非计划事件分析上的适用性和有效性。展开更多
Good translations play a very important role in cultural exchange.The idea of reception aesthetics think the reader as the center in translation process.This paper will study the translation of culture-loaded words fr...Good translations play a very important role in cultural exchange.The idea of reception aesthetics think the reader as the center in translation process.This paper will study the translation of culture-loaded words from the perspective of reception aesthetics.It is divided into five parts.The first part mainly introduces the background and theoretical foundation of this paper,the second part introduces the writer’s works,the third part gives examples to analyze the culture-loaded words appearing in The Golden Cangue,the fourth part gives examples of the translation methods,and the fifth part is the conclusion.It aims to provide a reference for the English translation of culture-loaded words.展开更多
文章运用WordSmith 8.0对艾丽斯·沃克小说《紫色》中的关键词和特殊词簇进行分析,揭示了《紫色》在词汇上的整体分布特征,并指出文中所使用的词汇与句式均与主人公非裔女性这一人物形象相吻合。通过Word Smith 8.0检索发现,沃克小...文章运用WordSmith 8.0对艾丽斯·沃克小说《紫色》中的关键词和特殊词簇进行分析,揭示了《紫色》在词汇上的整体分布特征,并指出文中所使用的词汇与句式均与主人公非裔女性这一人物形象相吻合。通过Word Smith 8.0检索发现,沃克小说中的关键词和词簇搭配对于促进故事情节和人物刻画方面有重要作用。研究结果表明,语料库文体学有助于学者发现以往研究中忽视的深层文本含义,是对以往《紫色》文学定性研究结果的再次验证,是定性研究和定量研究的积极结合,也是对学界“经典重读”的积极响应。展开更多
This study focuses on the analysis of the Chinese composition writing performance of fourth,fifth,and sixth grade students in 16 selected schools in Longhua District,Shenzhen during the spring semester of 2023.Using L...This study focuses on the analysis of the Chinese composition writing performance of fourth,fifth,and sixth grade students in 16 selected schools in Longhua District,Shenzhen during the spring semester of 2023.Using LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)as a text analysis tool,the study explores the impact of LIWC categories on writing performance which is scaled by score.The results show that the simple LIWC word categories have a significant positive influence on the composition scores of lower-grade students;while complex LIWC word categories have a significant negative influence on the composition scores of lower-grade students but a significant positive influence on the composition scores of higher-grade students.Process word categories have a positive influence on the composition scores of all three grades,but the impact of complex process word categories increases as the grade level rises.展开更多
文摘[目的/意义]在人工智能技术及应用快速发展与深刻变革背景下,机器学习领域不断出现新的研究主题和方法,深度学习和强化学习技术持续发展。因此,有必要探索不同领域机器学习研究主题演化过程,并识别出热点与新兴主题。[方法/过程]本文以图书情报领域中2011—2022年Web of Science数据库中的机器学习研究论文为例,融合LDA和Word2vec方法进行主题建模和主题演化分析,引入主题强度、主题影响力、主题关注度与主题新颖性指标识别热点主题与新兴热点主题。[结果/结论]研究结果表明,(1)Word2vec语义处理能力与LDA主题演化能力的结合能够更加准确地识别研究主题,直观展示研究主题的分阶段演化规律;(2)图书情报领域的机器学习研究主题主要分为自然语言处理与文本分析、数据挖掘与分析、信息与知识服务三大类范畴。各类主题之间的关联性较强,且具有主题关联演化特征;(3)设计的主题强度、主题影响力和主题关注度指标及综合指标能够较好地识别出2011—2014年、2015—2018年和2019—2022年3个不同周期阶段的热点主题。
文摘安全是民航业的核心主题。针对目前民航非计划事件分析严重依赖专家经验及分析效率低下的问题,文章提出一种结合Word2vec和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络模型的民航非计划事件分析方法。首先采用Word2vec模型针对事件文本语料进行词向量训练,缩小空间向量维度;然后通过BiLSTM模型自动提取特征,获取事件文本的完整序列信息和上下文特征向量;最后采用softmax函数对民航非计划事件进行分类。实验结果表明,所提出的方法分类效果更好,能达到更优的准确率和F 1值,对不平衡数据样本同样具有较稳定的分类性能,证明了该方法在民航非计划事件分析上的适用性和有效性。
文摘Good translations play a very important role in cultural exchange.The idea of reception aesthetics think the reader as the center in translation process.This paper will study the translation of culture-loaded words from the perspective of reception aesthetics.It is divided into five parts.The first part mainly introduces the background and theoretical foundation of this paper,the second part introduces the writer’s works,the third part gives examples to analyze the culture-loaded words appearing in The Golden Cangue,the fourth part gives examples of the translation methods,and the fifth part is the conclusion.It aims to provide a reference for the English translation of culture-loaded words.
文摘文章运用WordSmith 8.0对艾丽斯·沃克小说《紫色》中的关键词和特殊词簇进行分析,揭示了《紫色》在词汇上的整体分布特征,并指出文中所使用的词汇与句式均与主人公非裔女性这一人物形象相吻合。通过Word Smith 8.0检索发现,沃克小说中的关键词和词簇搭配对于促进故事情节和人物刻画方面有重要作用。研究结果表明,语料库文体学有助于学者发现以往研究中忽视的深层文本含义,是对以往《紫色》文学定性研究结果的再次验证,是定性研究和定量研究的积极结合,也是对学界“经典重读”的积极响应。
文摘This study focuses on the analysis of the Chinese composition writing performance of fourth,fifth,and sixth grade students in 16 selected schools in Longhua District,Shenzhen during the spring semester of 2023.Using LIWC(Linguistic Inquiry and Word Count)as a text analysis tool,the study explores the impact of LIWC categories on writing performance which is scaled by score.The results show that the simple LIWC word categories have a significant positive influence on the composition scores of lower-grade students;while complex LIWC word categories have a significant negative influence on the composition scores of lower-grade students but a significant positive influence on the composition scores of higher-grade students.Process word categories have a positive influence on the composition scores of all three grades,but the impact of complex process word categories increases as the grade level rises.