关于孙中山与石长信的两篇铁路文本的解读

长期以来,孙中山和石长信是被贴上对立标签的人物,但他们在讨论铁路重要性、铁路国有、引进外资方面却有相同之处。本文试图从时代思潮的背景下来分析比较这两篇文章。就铁路的重要性而言,石长信更强调行政和国防方面,孙中山则侧重于民生方面;就铁路国有而言,石长信强调它对政令统一的影响,孙中山则侧重于铁路的社会整合;就引进外资方面,孙中山比石长信的态度更为明确;就修建铁路规模而言,石长信的观点具有务实性,孙中山则带有浪漫色彩。可见,革命派和顽固派间的对立并非明显,而且,还带有相当程度的继承和发展。

孙中山与石长信两篇铁路文本的解读

孙中山与石长信是被贴上对立标签的人物,但他们就铁路建设的论述却有同有异:对铁路的重要性,孙侧重于民生价值,石更强调行政和国防意义;对铁路国有,孙侧重于对社会的整合,石强调对政令统一的影响;对引进外资,孙态度更为明确;就修建规模,孙具有浪漫色彩,石更具务实考虑。

基于BERT与BiLSTM的铁路安监文本分类方法

安全是铁路的生命线,目前铁路安全监察采用发牌制度,进行安全质量考核管理,实现管理人员发牌、定责、整改、销号的闭环管理。但是,安全检查发牌过程存在着问题定位不准、分类模糊等问题。针对上述问题,结合现有的人工智能文本分类技术,试图实现自动分类,提高分类准确率,具有现实意义。提出基于BERT与BiLSTM的铁路安监文本分类模型,在字向量训练阶段使用BERT模型代替传统的Skip-Grams和CBOW模型,提升了字向量的表征能力进而提高了文本分类的准确率,与现有的基于词汇特征的TextCNN方法,基于深度学习的BiLSTM-attention方法相比,精确率和F1值显著提高。

铁路运输文本的翻译探析——以《铁道概论》英译为例

本文针对《铁道概论》英译实践中的词汇和句式问题,结合科技类文本的特点,对铁路运输文本的翻译进行探析,以期为铁路运输文本的翻译提供有价值的借鉴。

铁路运输安全非结构化数据分析与技术架构研究

铁路运输安全非结构化数据蕴含了重要的铁路运输安全信息,研究非结构化数据体系、特点、分析价值及分析方法对提高铁路运输安全管理水平具有重要意义。基于铁路运输安全体系,梳理铁路各类安全系统以及系统产生的非结构化数据,构建铁路运输安全非结构化数据体系架构。分析铁路运输安全非结构化数据特点,总结铁路安全非结构化数据的5V大数据特征。从影响铁路运输安全的人员、设备、环境、管理及综合因素等方面对铁路运输安全非结构化数据进行价值分析。按照铁路运输安全非结构化数据分析流程以及大数据技术谱系,搭建基于大数据技术的铁路运输安全非结构化数据分析技术架构。研究可以为铁路安监人员以及大数据分析人员提供铁路运输安全非结构化数据分析思路。