《苏轼黄州代表词赋导读与审美》前言

《苏轼黄州代表词赋导读与审美》是一部关于赏析苏轼黄州代表作的文作,在本文里作者主要介绍了创作该著作的初衷,为读者怀古、览胜、赏文提供方便。

题材同类 风格迥异———姜夔、辛弃疾两首代表词作比较

姜夔与辛弃疾分别是婉约派和豪放派的杰出代表.他们的代表作《扬州慢》与《水龙吟·北固亭怀古》同属凭吊古迹、哀时感世之作,但在语言色彩、情调意境等方面却表现了完全不同的风格.两人的生活道路、思想历程等主观因素是形成创作风格迥异的重要原因.

立体阅读——读涂普生《苏轼黄州代表词赋导读与审美》随感

本文主要从文学评论的角度介绍了作者赏析《苏轼黄州代表词赋导读与审美》时的一种特殊感受——立体阅读,美的享受。

宋金对峙时期南方文献中官话方言词考察

宋金对峙时期南北词语差异明显、南北方言互相交融和渗透,这是近代汉语史的一个重要课题,前修时贤对宋室南迁导致南北方言发生接触这一事实多有阐述,然而对南北语言接触的具体情形却鲜有人及。本研究从南宋时期带有吴语色彩的《张协状元》入手,掘发其中的北方官话方言词语,来论证北方官话方言对吴语方言带来的影响和冲击,为今天的杭州话带有北音特点做出解释和说明。

基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法

在基于代表点的聚类算法中,为了解决算法自适应性和聚类速度问题,在快速压缩集密度估计的基础上,提出了一种基于代表点评分策略的快速自适应聚类算法.该算法的提出基于3个非常重要的假设:1)每个簇有一个代表点,且代表点来自簇内高密度样本;2)代表点或在压缩集中,或在压缩集附近且与压缩集中样本具有高度相似性;3)各簇中样本围绕代表点并沿着压缩集扩散.基于第1个和第2个假设,提出用代表点分值来评估样本成为代表点的可能性,并分析了其合理性.基于第3个假设和代表点分值,构建了一种快速的自适应聚类算法,该算法将所有样本按照其代表点分值从大到小排序,形成代表点候选集;然后从代表点候选集中逐个选择代表点,利用其邻域不断传递标签至整个压缩集;最后采用同样的方法将压缩集中样本的标签扩散至整个数据集,在此过程中引入抽样,提高标签传播速度.在人工数据集和真实数据集上的实验表明:所提出的算法能够处理任意形状的数据集和大规模数据集,且不需要指定类别数.

一部别开生面的古典文学选本——读《宋词选语义通释》

李汉超著《宋词选语义通释》(辽宁大学出版社一九八六年出版),将学术探讨与作品选注融为一体,堪称一部别开生面的古典文学选本。从体例上看,《通释》仍是一部文学选本,共录两宋代表词作二十一家六十首,选词前有作者评介,选词后有“调名解题”、“语义通释”以及“语义释疑”。但其释义方法,与一般选本大异其趣,不是以扫清语言障碍为主,而是以“扩大语义视野为目的。”这样,其侧重点不是述引典故,追溯语源,而是“把可以作比较、印证的例句集中起来,按时代先后缀于作品中的主要词语之后。

面向服务聚类的短文本优化主题模型

为了获取高质量的隐式主题结果,提高服务聚类精度,解决服务描述文档文本短带来的语义稀疏性与噪声问题,提出词向量与噪声过滤优化的词对主题模型(BTM-VN).该模型以词对为基础,拓展服务描述文档,获取额外的语义信息,设计利用主题分布信息进行代表词对概率计算的策略,通过在采样过程中计算代表词对矩阵,提高代表词对在当前主题的权重,降低噪声词对服务描述文档主题获取的干扰.利用词向量筛选待训练的词对集合,减少共现意义低的词对组合,解决词对主题模型耗时较长的问题.使用优化的密度峰值聚类算法对经BTM-VN训练后的服务主题分布矩阵进行聚类.实验结果表明,基于BTM-VN的服务聚类方法在3种聚类评价指标上的表现均优于传统的服务聚类算法.