汉语说明语篇中的事物回指研究

本文以汉语说明语篇中与说明对象相关的回指形式为研究对象,通过定量统计和定性分析相结合的方法,考察各种不同类型回指形式在说明语篇中的篇章分布情况,归纳说明语篇中有关说明对象的回指类型。分析汉语说明语篇中的回指在编码时遵循的倾向性规律和一般性原则,并进一步探讨回指作为一种特殊语篇资源的多种功能和特殊价值。

国家级创新创业教育实践基地建设特征探索——基于首批国家级双创基地建设内容的文本分析

国家级创新创业教育实践基地作为高校实施创新创业教育的实践载体,在创新创业教育体系中发挥着重要作用。该文以100所国家级创新创业教育实践基地资料为研究对象,使用内容分析法探究不同类别高校基地的建设内容特点。结果显示综合类、理工类、职业类、特色类高校基地在建设内容特点上存在差异,并结合具体案例总结出依托优势平台、校企合作、结合特色产业三种基地建设模式,以期为高校创新创业教育提供新思路。

论杜夫海纳“现象学还原”在音乐审美经验中的所指

文章通过杜夫海纳《审美经验现象学》一书中有关主体与对象相互作用的审美知觉理论,即“前主体”“准主体”“感觉者”“原发经验”“历史经验”等审美经验探讨,来说明音乐审美主体的审美意向性,阐述感觉材料在经验里通过怎样的思维形式(审美活动机制)转化为审美意象,探讨“现象学还原”概念下音乐表演文本的存在方式。

基于质性文本分析的国内公立医院内部绩效管理模式构建探讨

目的检索公立医院内部绩效管理模式相关的中文文献,总结和梳理国内公立医院内部绩效管理要素,为不断完善公立医院内部绩效管理模式提供参考。方法以中国知网数据库为数据来源,筛选出与主题密切相关的文献合计39篇,运用质性文本分析法对相关文献进行文献挖掘。结果本研究确定了外部环境、绩效管理组织保证体系、绩效管理目标体系、绩效管理过程体系、绩效管理支持体系5个一级主题和19个二级主题,系统构建了国内公立医院内部绩效管理模式框架。结论医院内部绩效管理的良好运转有赖于组织保证体系、目标体系、过程体系和支持体系之间的相互配合、共同作用,除此之外,还需进一步强调外部环境对医院内部绩效管理的影响。医院内部的支持体系不仅局限于制度保障,还要关注到医院文化、信息化建设和绩效管理工具运用对绩效管理发挥的积极作用。

过期药品回收模式与数字化回收策略——基于媒体报道的量化分析

[目的/意义]推动过期药品规范回收对践行健康中国战略和构建绿色生活方式具有重要意义。[方法/过程]建立了“全链条—多主体”二维分析框架,采用质性分析方法对过期药品回收媒体报道文本进行分析。[结果/结论]在涉及过期药品的媒体文本中,过期药品处理和过期药品回收的媒体文本数量相当,过期药品产生的媒体文本数量相对较低;不同主体的文本参考点差异较大,其中政府部门、企业的文本参考点数量较多,面向个人、社会组织的参考点数量较少;2020年之前的媒体文本更关注过期药品产生,“新十条”发布后的媒体文本更关注过期药品回收。在媒体文本分析基础上,从多元主体治理维度出发阐述了现有药品回收模式对数字化回收的启示。

明清安庆府志中的“乡贤”书写及其演变

方志中的“乡贤”篇目是统治者推行教化、把控地方风俗而建构的重要篇目之一。明清安庆府志中多设有“乡贤传”,其主要书写特点体现在乡贤群体构成以及乡贤形象的书写模式之中。由明至清,安庆府志中“乡贤传”中的乡贤形象也有着相应的变化:清代书写者更加注重对乡贤的“理学”“忠义”形象的书写;随着时间的推移“乡贤”篇目承接了一些来自其他篇目人物的迁移。究其原因,乡贤传记文本的书写特点与变化是中央统治者施加社会教化的产物,地方书写者也逐渐接受了中央统治者的“规训”与“兼并”,并以教化为目的来书写地方历史。

长三角地区光电信息科学与工程专业培养方案研究

为提高光电信息科学与工程专业人才培养与长三角地区光电产业集群发展的契合程度,该文以长三角地区设有该专业的高校为研究对象,对其培养方案进行文本分析。统计总结现有培养方案在培养目标、课程设置、培养模式和考核评价这四方面的现状,存在部分培养方案的基本要素不全、培养目标趋同化、不能明确培养规格、培养方案各要素之间缺乏有效衔接,以及部分培养方案课程体系混乱,专业动力性课程欠缺的问题。提出对策建议,为高校培养适应产业需求的光电人才提供参考。

数字化转型与企业竞争力:基于信息披露模式的影响

近年来,我国作为数字经济的引领者,企业数字化转型已成为顺应时代潮流、响应政策号召、适应行业竞争的必由之路。研究表明:第一,企业数字化转型的财务数据、非财务数据的信息披露与企业竞争力并未存在显著关系。进一步检验发现,企业数字化转型的文本信息与财务信息均存在异常披露行为。第二,以企业数字化转型“言”与“行”二维视角衡量企业数字化转型信息披露模式,发现在“言行一致”的披露模式下,企业数字化相关信息有利于提升企业市场竞争力,主要通过缓解自身融资约束程度的路径实现;而“多言寡行”的策略性披露会增加企业管理者的权力,不利于企业竞争力的提升。研究结论为相关部门对上市公司披露数字化转型相关信息进行规范和监督提供真实可靠的经验证据。

长三角地区高新技术产业政策文本量化研究——基于919份政策文本的二模网络分析

揭示长三角地区高新技术产业政策的演化特征,为政策制定者优化顶层设计、完善政策体系提供参考建议。以1991—2022年长三角地区919份高新技术产业政策文本为研究对象,基于政策主题、政策发文主体和政策工具3个维度,利用自然语言处理、二模网络分析、主题编码等方法对高新技术产业政策文本进行量化研究,并对结果进行可视化呈现。研究发现:(1)政策主题方面,政府关注的领域越来越多元化、系统化和具体化,但是政策较强调政府的宏观指导和对行政手段的使用,较少涉及市场及长三角一体化发展等方面;(2)政策发文主体方面,市级及以下级别发文主体开始发挥作用,且专业化、个性化、基层化的发文主体越来越多,政策发文主体的区位分布不够均衡;(3)政策工具方面,环境型政策工具使用最多,需求型政策工具使用不足,政策工具的使用与地区、发展阶段和时代背景相关。基于上述问题,提出具体的政策建议,包括:增强政策的区域协同性;建立健全高新技术产业政策的市场化机制;优化对政策工具的使用。

基于知识图谱的k-modes文本聚类研究

为了提高文本聚类的性能,采用k-modes算法进行文本聚类,并采用知识图谱进行样本预分析,以提高k-modes的文本聚类适用度。采用知识图谱进行样本预处理,对待聚类的文本进行知识图谱三元分析,并生成对应概念、实体和关系的样本集合;接着建立k-modes文本聚类模型,设定簇内节点至簇中心的距离值之和为目标函数,通过轮流固定隶属矩阵和聚类簇矩阵,不断求解目标函数的最小值直至目标函数值稳定,获得簇中心,最后根据簇中心及各节点到簇中心距离来确定聚类结果。实验表明,经过知识图谱分析之后,k-modes算法能够获得更优的纯度、标准互信息和F值性能,且聚类纯度的均方根误差(Root mean squared error,RMSE)值更低;和常用文本聚类算法相比,对于UCI集和新闻集,该文算法均表现出了更高的聚类准确率。

Power supply for generating frequency-variable resonant magnetic perturbations on the J-TEXT tokamak

To further research the response of the tearing mode（TM） to dynamic resonant magnetic perturbation（DRMP） on the J-TEXT tokamak, a modified series resonant inverter power supply（MSRIPS） with a function of discrete variable frequency is designed for DRMP coils in this study. The MSRIPS is an AC–DC–AC converter, including a phase-controlled rectifier, an LC filter, an insulated gate bipolar transistor（IGBT） full bridge, a matching transformer, three resonant capacitors with different capacitance values, and three corresponding silicon controlled rectifier（SCR） switches. The function of discrete variable frequency is realized by switching over different resonant capacitors with corresponding SCR switches while matching the corresponding driving frequency of the IGBT full bridge. A detailed switching strategy of the SCR switch is put forward to obtain sinusoidal current waveform and realize current waveform smooth transition during frequency conversion. In addition, a resistor and thyristor bleeder is designed to protect the SCR switch from overvoltage. Manufacturing of the MSRIPS is completed, and the MSRIPS equipment can output current with an amplitude of 1.5 kA when its working frequency jumps among different frequencies. Moreover, the current waveform is sinusoidal and can smoothly transition during frequency conversion. Furthermore, the transition time when the current amplitude rises from zero to a steady state is less than 2 ms during frequency conversion. By using the MSRIPS, the expected discrete variable frequency DRMP is generated, and the phenomenon of the TM being locked to the discrete variable frequency DRMP is observed on the J-TEXT tokamak.

基于N-gram模型的多层融合气象灾害预警文本检验方法

气象灾害预警信息是直接对政府部门和公众进行发布的重要内容,是综合防灾减灾的第一道防线。为提升气象预警信息发布的质量,提出了气象预警文本质量检验模型。通过对全国气象历史预警信息内容进行特征分析,设计了适合气象预警信息特征的多模式融合分词方法,进而建立了预警专业语料库;研发了以归一化N-gram检验模型为主,以字序列组合检验模型为辅的多级检验模型。该模型已在国家突发事件预警信息发布系统中应用,辅助提高了人工预警审核效率,获得了较好的应用效果。

融合深度学习模型和上下文特征的健康话题短文本分类

公众社交媒体中,健康话题短文本存在特征维度稀疏、语义模糊、数据规模大等特点,导致其文本特征难以提取。对此,提出一种融合ERNIE和Bi-LSTM的融合模型ERNIE-Bi-LSTM,通过渐进式学习方法和双向注意力机制,提升健康话题短文本的分类效果。以微博、知乎、今日头条等7个社交媒体的热榜数据为实验对象,使用ERNIE模型完成预训练,利用BiLSTM双向注意力机制提取短文本词向量的特征,最终将获取的特征向量进行融合,并通过全连接层和Softmax分类器,获得短文本分类结果。实验结果表明,在真实社交媒体健康话题数据中,ERNIE-Bi-LSTM较ERNIE、Bert等4种文本分类模型具有较好的分类准确性,有效解决了健康话题短文本的分类问题。

浅析徐冰文字作品中的思维转换

徐冰的文字作品中,他善于将不同语言系统中的文字符号进行转化、融合,体现出不同文化之间的差异。他的文字作品也始终围绕中国传统文化这一核心元素进行展开,通过他的作品影响着观者最深处的固有思维。文章主要从徐冰的几件文字作品进行分析,分析其作品在不同思维创作角度下,如何打破观者固有思维从而打开更多思维空间进而引发人们的思考。

我国智慧能源产业政策量化评价——基于文本挖掘和PMC指数优化模型

客观科学的评价方法能保证政策评价结果合理和准确,直接有效地促进政策制定、执行和反馈调整。与以往的复合型评价法不同,PMC指数模型很大程度避免了主观性并提高了精确度,是当前国际上比较客观且仅用于分析政策文本的量化评价法。但目前PMC模型指标体系设定较为固定,且指标数量较少,一般不超过10个一级指标,且不能对政策本文内容进行全面的量化评价研究。因此,本文通过ROSTCM6和VOSviewer工具对智慧能源政策样本集进行深度文本挖掘,根据挖掘出的高频词、网络性和小团体结果,将PMC模型进行优化,一级变量扩展到17个,二级变量扩展到115个,原创性提出智慧能源领域关键变量体系,实现政策文本颗粒度更小、更微观的量化评价。结果显示,17项政策中有8项为良好政策,其余9项均为可接受政策,其中2021年国家能源局发布的《2021年能源工作指导意见》内容最为全面和科学;17个一级变量以及指标中,样本在政策性质、政策评价、研究基础、政策公开、政策重点内容方面存在优势,在政策范围、激励保障、政策作用对象、政策功能、能源服务、能源终端应用、能源种类方面还存在一定欠缺,政策时效、政策发布机构、政策领域、政策组合、政策技术工具方面还存在较大的不足需要完善。

中国共产党百年思想政治教育“文本-图像”叙事模式的实践经验及其当代启示

中国共产党在百年发展历程中形成了一套兼具政治宣传功效和思想教育效果的叙事模式,即“文本一图像”叙事模式。这一叙事模式的行动逻辑主要体现在:以马克思主义大众化为思想标的,坚守意识形态阵线;以马克思主义中国化为方向,强调政治文化自觉;以马克思主义思政化为目的,突出道德效能。在这一模式下,中国共产党采用经典方法来加强思想政治教育:以阶级分析为基本方法,强调群众路线;以大众叙事为语料模态,注重通俗易懂;以理论输入为重要方法,强调政治站位。在新时代,要更好地实践党的百年思想政治教育的“文本-图像”叙事模式,就要在守正创新的基础上,增加批判性教育比重,丰富案例库和素材库,优化输入法和规训技术,进一步提高思想政治教育的质量和深度,更好地实现党的教育目标。

文学文本人机协同翻译模式之构建与应用

随着人工智能高速发展,信息化翻译工具在各行各业广泛应用,机器翻译变得更加智能化和普及化,大大便利了人们在不同语种之间进行信息的转换和摄取。但大多数学者认为机器文本翻译只适用于非文学文本翻译,其在文学文本的准确性和可读性仍然存在很多问题。在分析文学文本的可译性基础上,从人机交互角度提出文学文本的人机协同翻译模式的构建与应用,将人力和计算机优势结合,形成协同翻译,借此有针对性地改善机译系统,有效产出高质量译本。

基于自适应多叉树防碰撞算法的智能客服NLP短文本分类模型

智能客服的工作方式是读取客户发送的短文本信息,对客户的问题进行解答。为了提高智能客服对于短文本的理解能力,提高智能客服的服务质量,提出基于自适应多叉树防碰撞算法的智能客服NLP短文本分类模型。根据短文本分类模型的工作任务,重新设计智能客服NLP短文本分类模型的核心架构,逐步分析自适应多叉树防碰撞算法的工作原理和内容、短文本分类模型的网络通信方式,调用融合卷积神经网络、多头自注意机制以及以上提到的技术,集成基于自适应多叉树防碰撞算法的智能客服NLP短文本分类模型。实验结果表明,该模型的处理短文本分类结果的准确率、精确率、召回率皆符合预期设计的目标。

面向产品评论分析的短文本情感主题模型

情感主题联合生成模型已经成功应用于网络评论分析.然而,随着智能终端设备的广泛应用,由于屏幕及输入限制,用户书写的评论越来越短,我们不得不面对短评论中的文本稀疏问题.本文提出了一个针对短文本的联合情感–主题模型SSTM(Short-text sentiment-topic model)来解决稀疏性问题.不同于一般主题模型中通常采用的基于文档产生过程的建模方法,我们直接对整个语料集合的产生过程建模.在产生文档集的过程中,我们每次采样一个词对,同一个词对中的词有相同的情感极性和主题.我们将SSTM模型应用于两个真实网络评论数据集.在三个实验任务中,通过定性分析验证了主题发现的有效性,并与经典方法进行定量对比,SSTM模型的文档级情感分类性能也有较大提升.

串行通信的两种格式

计算机的串行通信有两种传输模式:文本模式和二进制模式。在不同的场合和不同的条件下,对这两种传输模式的不同选择就会得到较高的效率。在一个开发应用中,采用了VB6 0中的MSComm通信控件对两种传输模式分别进行实现和优化搭配,结合以往的经验发现,当传输的数据中包含文件、控制字符以及包含数量较大的数值数据时,应该采用二进制模式;当传输的数据中包含的是指令及可见字符,数值数据也比较少时,采用文本模式效率较高。相关结论对计算机控制外设的应用场合具有一定的参考意义。