基于词频分析的高中语文单元教学与测评——以“文学阅读与写作”任务群为例

本文基于词频分析的方法,引入人工智能及信息数字化理念,探讨高中语文单元教学设计与测评的新趋势。以“文学阅读与写作”任务群为例,以“单元导语”“学习提示”“单元学习任务”等内容作为词频分析提取范围,融通“教—学—评”,探究该任务群实施的数字化转型。根据单元高频词的提示,确定单元教学热点,揭示单元教学重难点,形成单元教学关键点,指引单元教学过程,牵引单元测评试题。以数字化信息处理提取的高频词为依据,细化、重组、落实单元学习任务,由此测评单元学习目标的达成度。

30年来基于计算机视觉的农业科技研究综述——以CNKI文献关键词词频分析为技术方法

[目的]计算机视觉技术被广泛应用于天文学、地质学、气象学、军事科学、医学、工农业生产等诸多领域,对我国农业科技及农业发展意义重大。[方法]以关键词词频分析为技术方法,筛选1993—2022年CNKI农业科技专辑中篇名含“计算机视觉”的文献,对获取的393条文献进行计量学分析,并综述国内30年来基于计算机视觉的农业科技研究成果、热点及发展态势。[结果]基于计算机视觉的农业科技研究高频关键词分布较为广泛,现有研究热点较多,研究领域、研究方法、研究技术等都在不断丰富和拓展。[结论]本研究可为后续农业科技方向的研究提供一定参考或借鉴,但还需不断探索基于计算机视觉的农业科技研究中的内在发展逻辑与深层理论关系。

“一带一路”倡议的话语阐释及价值表达——基于词频数据的分析

“一带一路”倡议从愿景到现实已有十年,其精神蕴含于习近平总书记围绕国际合作与发展议题所作出的一系列重要论述之中。采用词频统计的方法对“一带一路”倡议发展至今的历史逻辑和实践价值进行考察,具有重要意义。通过文本挖掘进行的研究表明,“一带一路”倡议提出的这十年来,以习近平同志为核心的党中央顺应世界发展潮流,在“一带一路”国际合作上坚持以共商共建共享为原则,以实现合作共赢为核心,推进各国合作发展,用中国智慧打造了一个负责任的大国形象,彰显了中国共产党坚持胸怀天下的情怀表达。

基于语料库的公文词频分析——以《中华人民共和国国务院公报》(2022年)公文文本为例

文章通过建立2022年《中华人民共和国国务院公报》小型综合语料库和小型通知、意见、事务文书语料库,运用定量与定性相结合的研究方法,对各语料库中各词词频进行统计,并对高频实词和虚词展开分析。在分析结果中列举了词频较高的实词“发展”“建设”“服务”在不同语料库中的重要性差异及常见搭配异同,分析了高频虚词“为”和“在”构成的“为”字句和“在”字句在公文语言运用过程中的常见用法。

试论我国新《体育法》的立法技术特点——基于《中华人民共和国体育法》的词频分析与统计

文章以新《体育法》实施为背景,运用词频统计分析法得到新《体育法》代表词的分布规律,借助社会网络分析软件对代表词与单项法律条文之间的亲密程度进行可视化分析。通过定量与定性的分析方式,旨在挖掘该法在除附则之外的11个章节中潜在的知识信息与精髓。研究发现,新《体育法》在立法技术上的亮点主要体现在立法语言的科学化、立法体系的创新性、立法原则的明晰性、调控方式的多样性、规制对象的全面性与立法视野的开阔性等方面。立法技术是衡量立法质量高低的关键因素,正确理解新《体育法》的立法技术特点,有利于更好地落实和执行该法,促进体育事业进一步发展与进步。

基于Hadoop和MapReduce实现词频的统计与排序

在大数据背景下,词频统计是被频繁提及的一个需求。一个词在文档中出现的频率越高就越重要,通过对每个词出现频率的统计而得出质的评价,从而为用户提供大量相关行业的数据信息,最终助力用户简便、快速地找到所需信息,为其做出精确、明智、及时的决策保驾护航。因此,将在Hadoop集群环境下,运用MapReduce计算框架来实现英文单词的统计与排序功能。

基于词频分析的顺丰快递虚拟社区管理与优化研究

在信息化时代下,中国互联网普及率逐年上升。中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的《第49次中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2021年12月,中国网民规模达10.32亿,较2020年12月增长4296万,互联网普及率达73.0%[1]。互联网已经渐渐深入到了人们生活的方方面面。

融合词频特征的转动副间隙热成像监测模型

转动副的配合间隙直接影响着其配合精度,考虑到含间隙的转动副运行时会由于碰撞产生能量损耗,提出一种融合词频特征的转动副热成像间隙监测方法。为了有效获取异常热量分布,提出基于欧式-通道分离的含间隙转动副特征热图像提取方法。通过构建视觉词袋模型提取特征热图像的词频矩阵,基于多层感知机提取词频矩阵的词频特征。采用嵌入注意力机制的卷积神经网络对含间隙转动副的特征热成像提取特征。将词频特征融入热图像特征,提出基于特征融合的转动副间隙监测方法,克服采用单一热图像特征进行间隙监测准确率不高的问题。最后搭建转动副间隙故障模拟实验台,验证了融合特征的转动副间隙监测方法的有效性。

县级融媒体中心招聘需求对新闻教育改革的启示——基于2022年240则县级融媒体中心招聘信息文本的词频考察

媒体融合的技术变革正对传播业态进行重塑,也促使业界与社会对传媒人才的需求发生新变化。县级融媒体中心的招聘信息反映了当前全媒体人才的需求特征,给新闻教育改革带来启示。本文以2022年的240则县级融媒体中心招聘信息为研究对象,通过词频统计分析方法,解析岗位的提供情况,对应聘者的学历、职业技能、职业素养等要求进行数据可视化的呈现。当前新闻教育与业界需求仍存在较大鸿沟,在新就业形态下,持续推进新闻教育的改革势在必行。

一种基于词频-逆文档频率和混合损失的表情识别算法

面部表情能自然高效地表达人类的心理活动和思想状态,影响着人们的沟通交流过程。在诸多智能化应用中,人脸表情识别是人类与机器间建立情感交互的重要基础。在细粒度人脸表情识别任务中,由于特征提取网络对表情产生区域的关键特征处理不足,从而引发细节特征信息丢失问题。提出一种词频-逆文档频率注意力机制TF-IDF SPA,通过该机制调整表情产生关键区域的注意力分布,强化网络对该区域关键细节特征的提取能力。同时,为了应对表情识别任务中普遍存在的类间差异小、类内差异大的问题,设计一种改进型混合加权损失函数,以增强表情类内聚拢性同时增大类间距离。依据数据集中样本的数量分布情况,动态调整损失函数的分类权重值,从而强化模型对小数据量样本的学习能力。在此基础上,将结构简单的TF-IDF SPA模块与卷积层共同堆叠以构建人脸表情识别网络。实验结果表明,该网络具有较好的人脸表情识别性能,在FER2013和CK+数据集上的分类准确率分别达到73.52%和98.27%。

基于词频分析的杭州星级酒店外国顾客满意度研究

酒店在线评论的收集和分析可以反映顾客的满意度,利用得当,可以增加订单转化率,为酒店创造长期收益。杭州作为新兴国际城市,外国顾客日益增多,对于高级酒店的消费日趋增多。因此,分析外国顾客的满意度组成,对于杭州高级酒店日后的管理有着借鉴意义。与传统的内容分析相比,词频分析具有批量处理大量数据、文本的优势。基于此,本文采用AntConc软件进行词频分析,得出主要结论:(1)房间、服务、位置、食物和价格是提及最多的评论属性词;(2)外国顾客不是一味追求性价比,他们更加在乎房间的舒适度、干净度,以及服务人员的英文流畅度;(3)维护泳池、酒吧等酒店设施,并打造自身特色服务,可以吸引外国顾客。在此基础上,对酒店管理者提出几点建议,旨在提升酒店的国际竞争力。

MapReduce与Spark的Shuffle过程比较——以词频统计为例

MapReduce和Spark作为大数据处理框架,都用于处理和分析大规模数据集,为了深入理解二者的异同,选取HadoopMapReduce与Spark计算模型中涉及核心环节Shuffle过程原理深入剖析,并以单词词频统计算法Shuffle过程为例,对比实验计算过程,结果表明Spark的Shuffle过程比MapReduce的Shuffle过程运算速度更快,效率更高。

基于词频分析和共词聚类的大麻素热点问题的研究

以CNKI数据库为数据来源,检索1997年10月—2021年3月以“大麻素”为主题的论文,剔除无关,最终得到898篇文献。利用SATI、UCINET和SPSS 19分别对检索结果进行关键词词频分析、社会网络分析和共词聚类分析。根据大量客观实验数据,揭示了目前国内对大麻素的研究主要集中在大麻素受体、大麻素、内源性大麻素、内源性大麻素系统等方面,通过对其分析研究,为学者们对后续大麻素相关问题的研究提供借鉴和参考。

“全面健康建设”的形成:基于词频和工具的政策变迁分析

卫生防疫政策作为最古老的公共政策之一,在现代公共卫生体系中仍扮演着不可或缺的角色。我国卫生防疫政策70多年的发展历史是我国现代国家建设的一个缩影,具有鲜明的时代特征。解读我国卫生防疫政策的变迁,从历史中总结经验,有助于提高国家应对突发公共卫生风险的能力,更好地实践健康中国战略。基于1949—2021年期间中央层面卫生防疫的政策文本,通过数量、词频的统计,对政策目标和政策工具进行分析和归纳,可以归纳出政府在不同时期的政策部署,我国卫生防疫政策遵循长期均衡和短期间断的非线性变迁特征。政策目标从“传统传染病防治”转换为“突发卫生事件的应急防治”,并逐步升级至“全面健康建设”。政策工具也从“单一”逐步转向“多元”,但仍存在工具使用的片面倾斜、组合不科学的情况。提升政策工具的合理配置,实现政策目标与政策工具的科学组合,是完善卫生防疫政策的新方向。

基于词频分析的我国医疗卫生领域智慧服务政策研究

目的基于横向和纵向两个视角,对我国智慧服务政策文件进行分析,为医疗机构加强智慧服务建设提供参考。方法以“智慧服务”“智慧医院”“智慧医疗”“5G+医疗”等为关键词,在国务院、国家卫生健康委、国家发展改革委等官方网站收集2018年1月1日—2022年12月31日公开发布的与智慧服务密切相关的政策文件。利用ROST文本挖掘软件进行词频分析。结果共纳入15份政策文件。综合分析来看,互联网和医疗机构是提供智慧服务的重要载体,智慧服务范围由简单的医疗服务扩大至涵盖内容更广泛、涉及形式更多样的卫生服务和健康服务。与2018年-2019年相比,2020年-2022年智慧服务政策更加强调“标准化”建设。从智慧服务核心政策来看,“评估”是未来智慧服务工作重点。结论公立医院应拓展智慧服务内涵,构建标准化智慧服务体系,并充分发挥评估结果导向作用。

以词频浅析多文种中古蒙古语文献中的共有词

中古蒙古语通常指以留存至今的13—14世纪蒙古语书面语为代表的蒙古语。涵盖地域广、文种丰富是这一时期蒙古语文献的特征之一。地理分布从当时的蒙古人活动主要区域的蒙古高原西抵西亚,文种包括畏兀体蒙古文、八思巴文、阿拉伯文、汉文、波斯文等记写的蒙古语文献。通过对上述诸文种蒙古语文献所含中古蒙古语共有词汇做词频统计,在此基础上分析、探讨中古蒙古语词汇共有词中的外来词和蒙古语固有词词汇构成,将有助于学界更准确、清晰地了解和掌握中古蒙古语语言特征。

地方推进全面从严治党应坚持共性与个性相统一——基于习近平总书记在地方考察讲话的词频分析

通过对习近平总书记在22个省(区、市)考察讲话内容进行词频分析发现,习近平总书记关于地方推进全面从严治党的重要讲话体现了共性与个性的统一。具体来说,习近平总书记对地方推进全面从严治党提出了五个方面的具体要求:一是维护人民群众的切身利益;二是加强对地方领导干部的教育管理;三是各地全面从严治党工作必须有重点地推进;四是结合地方优势推进全面从严治党;五是不同发展阶段的地区采用不同的策略。地方推进全面从严治党必须坚持普遍性和特殊性的协调,更加注重发挥地方优势;必须坚持全面性和重点性的平衡,更加注重重点突破;必须强化政治功能和服务功能的统一,更加注重服务人民。

基于k-mer词频向量的九种DNA序列相似性计算方法比较分析

序列相似性计算是生物序列分析的前提和基础,传统的序列相似性分析方法需要借助双序列比对,如Needleman-Wunsch(NW)序列比对算法。面对海量序列数据,基于序列比对的相似性计算方法具有较高的时间复杂度。为快速得到序列间相似性,可以通过提取序列k-mer信息,利用序列k-mer词频向量进行计算。本文从序列k-mer词频向量提取及基于k-mer词频向量的九种相似性计算方法进行了详细介绍,并用两种数据集进行了比较分析。实验结果表明,基于k-mer词频相似性计算方法比标准NW算法速度至少快103倍,但不同的k-mer词频计算方法得到的相似性与标准NW算法差别较大,相对而言,欧式距离在两个数据集的相似性结果与NW方法更接近,在计算大规模序列相似性时,可以作为优先选择的方法。

碳排放权交易试点对企业绿色创新的影响——基于词频统计研究

碳排放权交易试点是中国应对气候变化的重要工具。本研究以2014年启动完成的碳排放权交易试点为准自然实验,通过对2008—2021年A股上市公司社会责任报告的绿色创新词频统计,借助双重差分法探究碳交易试点对企业绿色创新的影响。研究发现,碳交易试点对企业绿色创新有显著的促进作用,且对清洁行业、非国有企业的促进作用更为显著,企业环境成本扮演了中介作用,研究结果为碳排放权交易能够促进企业绿色创新提供了新的证据。

藏语阅读中中央凹词频效应及对副中央凹预视效应的影响

在不同语言文字系统中,对于眼动控制的本质及其发生机制,尤其是阅读过程中注意资源的分配是序列分布还是平行分布的问题,目前仍然存在着争论和分歧。藏语是拼音文字,但它同时又具有汉语的特点,独具语言特色。因此,通过对藏语阅读过程中中央凹词频对副中央凹预视效应影响这一问题的探讨,可以在一种已有研究未曾涉及的文字系统中进一步推动上述争议的解决。本研究采用眼动记录法,设计了两个实验。实验1操纵了中央凹词频(高频、低频),考察藏语阅读中中央凹词的词频效应及词频延迟效应,结果发现,藏语阅读中存在词频效应及词频延迟效应。实验2同时操纵中央凹词频和副中央凹预视词类型,借助边界范式,考察藏语阅读中副中央凹预视效应及中央凹词频对副中央凹预视效应的影响,结果发现,藏语阅读中存在副中央凹预视效应,且与低频中央凹词相比,高频中央凹词对副中央凹预视效应的促进作用更大。两个实验结果表明:(1)藏语阅读中存在显著的词频效应,且表现在词汇加工的整个过程;(2)藏语阅读中存在显著的词频延迟效应,并贯穿于词汇加工的整个过程;(3)藏语阅读中存在显著的副中央凹预视效应,读者能通过副中央凹预视提取到语音和字形信息。藏语阅读中中央凹词频影响副中央凹预视效应的大小,且词频只在词汇加工的早期对形的预视信息的提取产生影响,即在形似预视条件下高频词的预视效应更大;(4)本研究发现的词频延迟效应及副中央凹预视效应,支持了E-Z读者模型中有关副中央凹序列加工的观点。