文本互联:单元教学的适切抓手——以《短文二篇》教学为例

要提高语文教学实效性,就需要在相同或更短的教学时间内,提升学生的学习效果."文本互联"就是提高教学实效性的有效方法.由"文本间性"理论引发的"文本互联"方法对开展语文单元教学有很好的启示.文本互联的操作策略主要有三方面:一是将不同的课文进行联读;二是围绕语文要素进行联动;三是应将单元读写进行联结.

教育政策文本的互联性及其互联形态

文本互联性理论立足于冲破文本封闭系统的束缚,建立文本的外部联系性,为政策文本分析局限于文本内及文本之间互相冲突的问题提供了新思路。教育政策文本互联性包括教育政策文本与其他相关文本的互联性、教育政策文本与其所处的制度及社会脉络的互联性、教育政策文本与历史脉络的互联性,其互联形态都有对话性互联、假设性互联和排斥性互联三个方面。教育政策文本分析中运用文本互联性理论有助于推动教育政策文本分析真正走出“文本”,推动建立起动态开放的教育政策文本分析和诠释体系,从而使教育政策实践活动更加科学与有效。

基于互联网文本挖掘的用户意图感知

能否准确感知用户意图是创新设计的关键,传统用户意图研究方法费时费力且容易忽略重要因素.论文提出,用户意图表达的是用户对一个对象的期望集合,而基于该对象分布在互联网的海量数据隐藏着这个集合的所有因素.通过互联网文本挖掘技术获取该用户意图有关的因素,并把这些因素与用户意图等价起来.为了验证它们的等价关系,论文以可穿戴智能设备为研究对象,采用正反问卷法对因素集合的真实度进行测量.同时,论文从多个维度分析了文本挖掘获取因素的科学性,并与传统用户意图研究方法进行交叉对比,研究结果表明基于互联网文本挖掘技术的用户意图求解方案具有可行性且优点较多.论文所用方法适用于所有类似用户意图这种复杂对象的建模与求解.

基于CRF的互联网文本命名实体识别研究

针对互联网文本形式多样化造成的有效信息提取难度增加(尤其是命名实体识别方面)的问题,提出了一种统计和规则相结合的互联网文本命名实体识别方法。首先进行文本规范化,然后使用CRF模型,以词及词性作为特征进行训练,结合互联网文本的日常性、随意性和娱乐性等特点,以及若干匹配规则对文本进行命名实体识别。实验结果表明,该方法的准确率、召回率和F值分别达到了94.76%、85.34%、89.80%,能够有效地进行命名实体识别。

融合互联网文本大数据的上市企业信用评价

以2008—2019年制造业上市企业为研究样本,爬取年度财务报告与互联网股民评论文本数据,建立包含风险透明度和股民信心的上市公司信用评价指标体系,并利用随机森林、AdaBoost和Bagging三种集成学习模型构建评价模型。研究发现,年度财务报告与股民评论文本中所蕴涵的文本数据对信用评价具有有效性,且随机森林具有更优的预测效果与模型泛化能力。

互联网体育赛事直播的文本形态及传播策略

根据传播介质的不同,互联网体育赛事直播可以分为文字直播和视频直播。文字直播方式可以分为全程纪录式、动态播报式、叙评式等,具有信息量大、便捷性等传播特点;视频直播可以分为演播室评议式视频直播、动态式视频直播,具有观看的愉悦感与仪式感。互联网体育赛事直播的传播策略包括演播室与界面的人性化和简洁化、直播解说的专业化与娱乐化、嘉宾的明星化与特征化、互动的常态化与最优化等。

基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术

互联网隐式文本感知技术能够在图像中提取相应文本格式内容,但存在信息吞吐量低、运算速度差等问题。为此,提出基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术。引入Hadoop分布式框架,承接互联网隐式文本感知技术,利用隐式文本感知方式,实现图像特征向量生成提取。实验数据表明,设计的基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术能够进行高信息的吞吐,实现隐式文本感知提取。

智能时代的全觉互联文本表征结构解析

智能时代的全觉体验是多维度的、沉浸式的,科学技术的发展对文本的互联迭代提供了良好的传播通路.全觉式的文本修辞方式也会成为智能技术社会应用的主要范式语法,互联文本的6个特质构成会促使文本呈现出交叉融合的新语义生态.

基于MacBERT的互联网新闻情感分析

随着互联网的发展,各种社交平台不断涌现,用户生成内容愈加普遍,网络上产生了大量的文本信息,如果能精确识别蕴藏其中的情感倾向,对于政府或企业的舆情监控、预警有着重要价值。通过Hugging Face提供的预训练模型库Transformers调用基于BERT的中文模型,选择其中微调结果较好的模型MacBERT,并在数据集和长文本处理上进行优化,最终在CCF BDCI的新闻情感分析经典赛的评测任务上,F1分值达0.820 787 07,目前排名第三。

互联网文本蕴含道路交通信息抽取的模式匹配方法

互联网页面和社交网络文本中蕴含丰富的道路交通信息,是其他交通信息采集平台的有效补充。然而,自然语言文本形式的交通信息多以线性参考或地标方位描述交通事件空间位置,且大量存在事件元素缺失或隐含现象,对交通信息的自动化抽取有着较大影响。考虑到交通信息的自然语言表达方式虽然自由随意,但表达模式相对固定,提出一种从互联网文本中抽取道路交通信息的模式匹配方法。首先,基于道路交通事件描述的语言特征构建模式库;然后,以特征词词性序列的形式表达互联网文本和抽取模式,利用DTW距离度量序列相似度,实现抽取模式匹配;最后,在匹配抽取模式和填补规则指导下获取结构化的道路交通信息。由上海市城市交通相关门户网站和微博客平台的实验过程显示,本文所提出的模式匹配方法,抽取道路交通信息的准确率和召回率分别达到90%和80%以上,表明该方法能有效抽取互联网文本蕴含的道路交通信息,且实现过程相对简单,易于扩展,具有可用性。

一切尚待生成:作为跨媒介叙事的互联网超文本世界

将互联网世界隐喻为跨媒介叙事超文本,赋予互联网传播理论与实践以更广阔的想象力,强调传播学研究中跨学科的重要性。基于符号意义上的对话交流不仅使传播学成为基础学科,更重要的是彰显出传播学乃有我之学。力图阐释互联网超文本链接世界中符号意义是如何生成的,以此将长久退隐的观念、情感、认知及选择突显出来,并在万物皆媒的现实中成为人们思想观念与生活方式变化的要素与推动力。超文本世界意义的无限延伸与流变,让客体的诱惑与主体的欲望在沟通对话中参与到社会关系、社会制度乃至社会结构的解构与重构中。互联网传播速度的加快与反馈机制的改变,个体感知、情感与认知等成为互联网传播中必要的组成部分,考验着人们的感知力与自我认知能力,艺术家所具有的认知与创造并举的思想方式为传播如何可能敞开了道路。互联网传播增进了个体认知与人类绵延关系的紧密程度,遮蔽在异质、无序、失范等背后的生命时间意味着有机社会的深刻存在,并在更大的时空差异中趋向同一,实现着在传播表达、行动与改变中以言行事所带来的对社会发展的意义,而这一切的基础都离不开个体自我的感知、判断与抉择。

纸质教材、电影录像和互联网超文本教材:以专业学科为基础的ESL多媒体教学模式——美国林菲尔德学院ESL多媒体教学模式的研究

本文探讨了林菲尔德学院ESL中心所进行的ESL多媒体教学模式，即如何学习纸质印刷教材、观看电影录像和研究互联网超文本教材来延伸专业知识学习，提高学生语言技能和专业学习技能，同时，学生必须使用英语收集信息，分析专业问题以及相关概念，以便掌握专业教材里的语言结构和词汇。

基于SIP的VoIP网络安全性分析及建议

VoIP的许多独特的优点使它越来越受企业的欢迎。由于VoIP运行在IP网络中,在IP网络上常见的攻击与威胁也同样会出现在VoIP中,还有一些专门针对VoIP的攻击,如窃听、注册攻击、窃取服务等。企业在建立VoIP网络时,应充分考虑VoIP的安全性。文章以SIP信令为例,介绍在VoIP架构中如何保护SIP信息及VoIP媒体流,介绍了一些方法和安全技术来为VoIP提供加密和认证功能,为企业的VoIP安全性设计提出建议,作为参考。

大数据与广义GIS

普适计算基础设施和数据处理技术的发展催生了大数据概念,而大数据时空粒度的不断细化加速了地理空间信息的泛化过程。阐述了大数据时代地理空间信息泛化的显著特征,进而提出GIS概念广义化的迫切需求,从数据采集与整理、数据管理与集成、数据分析与计算三个方面分析了广义GIS所面临的技术挑战,重点探讨了互联网蕴含地理空间数据采集、移动对象数据库和异构动态数据管理、移动对象轨迹数据挖掘、复杂网络分析等方面的研究进展与存在的问题,并展望了广义GIS时代地理计算与城市计算、社会计算的融合趋势。