导读:本文包含了嵌入文本论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:引导学生,马宝玉,文本情感,嵌入式
嵌入文本论文文献综述
刘伯伟[1]（2019）在《基于文本情感点，引导嵌入式练笔》一文中研究指出嵌入式练笔指的是在让学生对课文进行阅读体验的同时,加强他们的写作练习。嵌入式练笔这一练笔方式可以让学生的个性得到凸显,因此,教师要基于文本的情感点,引导学生进行嵌入式练笔。1.基于文本抒情点,引导嵌入式练笔。在小学语文教材中,有很多课文是抒情散文,教学中,教师要基于文本抒情点,引导学生进行嵌入式练笔。(本文来源于《新教师》期刊2019年10期）
张涛,王俊峰[2]（2019）在《基于文本嵌入特征表示的恶意软件家族分类》一文中研究指出自动化、高效率和细粒度是恶意软件检测与分类领域目前面临的主要挑战.随着深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域的成功应用,其在一定程度上缓解了传统分析方法在人力和时间成本上的巨大压力.因此本文提出一种自动、高效且细粒度的恶意软件分析方法-mal2vec,其将每个恶意软件看成是一个具有丰富行为语义信息的文本,文本的内容由恶意软件动态执行时的API序列构成,采用经典的神经概率模型Doc2Vec对文本集进行训练学习.实验结果表明,与Rieck~([1])等人的分类效果相比,本文方法得到的效果有明显提升.特别的,不同于其他深度学习的方法,本文方法能够抽取模型训练的中间结果进行显式表示,这种显式的中间结果表示具有可解释性,可以让我们从细粒度层面分析恶意软件家族的行为模式.(本文来源于《四川大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
徐秀芳,徐森,花小朋,徐静,皋军[3]（2019）在《一种基于t-分布随机近邻嵌入的文本聚类方法》一文中研究指出文本数据具有高维、稀疏、海量的特性,给传统的聚类算法带来了极大挑战.提出一种基于t-分布随机近邻嵌入(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)的文本聚类方法.首先通过t-SNE将高维文本数据嵌入到低维空间,使得高维空间相似度较低的文本对应的映射点距离较远,而相似度较高的文本对应的映射点距离较近;然后根据低维空间映射点坐标,再采用传统的聚类分析算法进行聚类,得到最终的聚类结果.在多个基准文本数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性.(本文来源于《南京大学学报(自然科学)》期刊2019年02期）
马维娜[4]（2018）在《“二代”是如何复制的?——代际传递的多文本嵌入及其现代演绎》一文中研究指出通过《不平等的童年》《学做工》《校园生活》多文本联结阅读,试图揭示一个问题:"二代"究竟是如何复制的?联结阅读显示:代际传递中的"二代"复制以身份复制和文化复制为结构,代际身份主要以组织参与和生活方式复制,代际文化主要以家庭教养、意义实践和生命体验复制。代际传递的身份复制,既是组织化活动与非组织化场景的社会关系的不同复制,也是家庭内部时空节奏各异的生活方式的复制,且都是直接或间接的成人范式与社会交往的预先演练;代际传递的文化复制,不仅是一套教养孩子的文化逻辑,更是文化行为、文化惯习的深层结构及其生命历程的切肤体验;代际传递的多文本嵌入,不仅可以缕析同一或同类现象的时代根须脉茎,更能发现现代演绎的矛盾多变与深度复杂。现今的代际传递大致形成了叁种基本格局:"因子介入"的相对稳定型代际传递;"更加文化"的深度型代际传递;"半主体性"的波动型代际传递。(本文来源于《南京社会科学》期刊2018年02期）
徐梅华[5]（2017）在《巧用“嵌入式”教学,点燃文本解读的智慧——评王益明老师《记承天寺夜游》示范教学》一文中研究指出王益明老师的《记承天寺夜游》一课,巧妙地处理了课内外知识的链接,提升了学生对课文理解的深度,折射出教师文本解读的智慧。本文以该课教学中的叁处精彩引入,评析了"嵌入式"教学的独到之处。(本文来源于《华夏教师》期刊2017年20期）
完颜丹丹[6]（2017）在《基于词嵌入的文本摘要系统的设计与实现》一文中研究指出在信息时代计算机发展迅猛,人们也更多地在网上进行信息交换,购买物品,获取信息,如今互联网上有多种多样并且十分丰富的信息。在面对大量的从互联网上抓取的信息(多以文档的方式),信息检索十分重要,人们能够在搜索引擎中快速便捷地查找到指定的主题内容,从能而得到许多相关的信息。然而,面对检索方式,用户在阅读相应的文档时,往往面对巨大的信息量,在一定的时间内也很难了解整篇文档所表达的主要内容。文档摘要技术可以对一片冗长的文章进行信息提取,挑选出文档的主要信息,帮助人们快速了解文档大意。本文目前流行的词向量技术,构建了一个让机器自动生成摘要的文本摘要系统。该系统不仅能够对提供的文本数据自动生成比较完整、准确度较高的文本摘要,同时也能满足测试人员的需求。本文研究内容主要有以下几个方面:概述了网络爬虫,大数据处理,机器学习,词嵌入以及文本摘要的概念、特点和主要内容,通过对词语映射成向量的关键技术进行探究和讨论。本文根据实际应用对系统进行了需求分析。然后以此为基础对系统的数据获取模块,向量生成模块,文本摘要生成模块和系统比较与评价模块进行了详细的设计和实现。建立了一个基于词嵌入的文本摘要系统。通过对比本文提出的词向量技术实现文本摘要和传统的基于TextRank技术生成的文本摘要,详细地阐述了基于词向量技术的优点。本文中我们采用了目前公认的ROUGE评价方法来评价和比较我们的文本摘要,进一步展示了本文中提出的方法的合理性和优越性。针对目前研究的现状,本文研究有如下特点:(1)采用网页爬虫技术获取多个社交网站原始语料,并用Map Reduce技术提高系统效率。(2)对采集的数据经过繁体字转简体字,字符编码处理,中文分词等一系列操作,采用前沿的词嵌入技术训练数据,得到一份很好的中文词向量。结合当下流行的词嵌入技术,结合了机器学习中的神经网络,贝叶斯等算法实现了自动文本摘要系统,在给用户对信息检索带来方便。(3)把我们提出的词嵌入技术生成摘要和传统的TextRank生成的摘要按照ROUGE-N标准做了详细比较,充分展示词嵌入技术的优越性。(本文来源于《海南大学》期刊2017-11-01）
刘耘[7]（2017）在《基于词嵌入的模糊文本搜索与推荐系统》一文中研究指出如今随着互联网技术的蓬勃发展,数据信息量呈现指数增长的趋势。如何有效快速地从海量数据中筛选所需要的信息已经成为一个迫切需要解决的问题。另一方面,由于人工智能技术的不断突破,使得搜索推荐系统作为一种方便的获取信息的方式,已经被广泛地运用到了人们的生活中。但是目前大多数的搜索推荐系统离真正意义上的人工智能还有着相当大的差距,特别是当数据量庞大但是计算能力受到限制的情况下,呈现的结果质量和计算效率往往都不尽如人意。在传统的搜索系统中,采用关键词匹配获取搜索结果,计算效率往往非常低下,并且通常缺少语义上的理解,而且当用户输入的搜索文本表述较为模糊的时候很难捕捉用户的真正需求从而获得满意的搜索结果;现有的主流推荐系统,存在冷启动、学习速度慢、需要维护庞大的矩阵数据等一系列问题,而且都没有考虑用户的个人特点,背景,兴趣等因素,从而无法为用户制定个性化推荐。本文针对上述问题,主要在以下几方面开展了研究工作:(1)在研究了现有的搜索算法的基础上,提出了基于反向过滤思想的模糊快速搜索算法,算法通过反向过滤思想能够快速过滤出内容合理的标签,从而大大提升了搜索算法的计算效率,并且有效地实现了对用户搜索的模糊文本的智能理解。详细阐述了模糊匹配算法的思想以及具体实现的流程。最后通过实验验证了算法的性能。(2)分析研究了现有的主流推荐算法,针对经典的协同过滤推荐算法存在的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的用户兴趣预测推荐系统,避免了协同过滤推荐系统存在的冷启动、学习速度慢、维护数据量巨大等问题。该系统利用用户的个人信息,例如个人特点,性格,背景等,预测用户真正的兴趣爱好,为用户提供个性化资源推荐服务提供依据。同时,系统加入了自适应反馈模块,根据用户实际情况智能地调节网络参数,使得推荐系统的预测准确性不断提高。(3)对深度学习词向量工具word2vec进行相关的研究和实践,利用深度学习语言模型训练词向量实现对单词语义的表示,使得搜索系统能够理解文本信息中包含的深层语义。此外,在word2vec现有的近义词联想功能基础上提出了关键词定向联想作为改进,通过该算法对词向量高维空间进行划分,实现预测的用户兴趣与资源关键词之间语义上的映射,从而挖掘出用户潜在的感兴趣的资源内容。最后通过实验证明算法的合理性和高效性。(本文来源于《东南大学》期刊2017-05-24）
杨萌萌,黄浩[8]（2016）在《基于词嵌入扩充的口语对话文本领域分类》一文中研究指出针对口语对话系统领域分类任务中传统领域分类方法如SVM需要进行大量人工标注的问题,将LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型应用于口语对话系统领域分类;针对口语对话内容少、长度短、数据稀疏等问题,在LDA模型基础上提出了基于词嵌入文本扩充的口语对话系统领域分类方法.该方法主要特点是:1)使用词嵌入方法word2vec对类似于短文本的语音识别后的口语对话文本进行语义扩充,将短文本转化为长文本,使主题模型LDA更加有效地估计口语对话文本的隐含主题;2)采用无监督的概率生成模型LDA对扩充后的口语对话文本进行建模以及领域分类,从而降低人工标注成本.实验结果表明,与直接使用LDA模型进行口语对话系统领域分类方法对比,适当扩充长度的word2vec文本扩充方法在口语对话系统领域分类中的平均准确率、平均召回率和平均F1值分别提高了26.1%、25.5%、27.2%,且该方法具有一定的鲁棒性..(本文来源于《新疆大学学报(自然科学版)》期刊2016年02期）
朱德超[9]（2016）在《基于词嵌入文本聚类技术的研究与实现》一文中研究指出随着互联网的发展和电子媒体的繁荣,新闻文本数据的规模日益增长,而对新闻文本的组织、摘要和浏览会花费大量的时间。为了保证新闻的时效性,同时让读者方便地获取特定种类的新闻,并使新闻的阅读量最大化,需要对大规模的新闻文档集进行快速的分组。文本聚类技术做为一种非监督的机器学习方法,能够在没有人工标注的情况下,对未分类的文本进行快速的初步分组,因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力,故而使用文本聚类技术可以对大规模的新闻文本集进行有效地组织、摘要和导航。然而,传统的基于词袋模型(Bag of Words)的文本聚类方法可以根据词频统计信息等特征对文本中词性进行加权,区别特征贡献度,但无法捕捉文本中词汇的语义关系;基于主题模型的文本聚类方法可以捕捉到新闻中词语与文章的共现,提取新闻的隐含主题,却不能捕捉词与词之间的共现关系;近年由Mikolov[1]等人提出的Skip-Gram方法通过统计词与上下文的共现,训练得到的词向量能够携带词汇间的语义关联,在很多机器学习任务中表现优秀,但却无法处理汉语中约20%的多义词、同义词和近义词对文本语义的影响;而且,流行的文本聚类方法大都在词语、短语这样短文本上进行聚类是表现较好,却无法有效在新闻这样的长文本上进行聚类。本文提出一个新的新闻文本聚类方法TDE-DC(Topic Document Embedding based Document Clustering),通过结合Skip-Gram模型、主题模型和TF-IDF加权方法的优点,克服各模型单独使用时的缺陷来获得更好的新闻长文本聚类效果。TDE-DC文本聚类方法主要完成了如下工作:1)使用词汇和词汇所在文本的隐含主题一起作为输入,通过Skip-Gram模型对上下文(Context)中的词汇进行预测,从而得到同时携带词汇间隐含语义关系和隐含主题的主题词向量(Topic Word Embedding),即获得了高质量的词向量表示,也有效地克服了汉语中高频出现的多义词、同义词及近义词对文本含义的特殊影响;2)以TF-IDF值为权重,将主题词向量进行加权线性累加得到新闻文本的向量表示,即主题文档向量(Topic Document Embedding),获得了一种低维度的文本向量表示,有效地对长文本的向量表示进行了降维。3)使用主题文档向量之间的余弦距离最为文本的相似度函数,并利用传统的聚类方法对新闻长文本向量进行聚类。实验表明,使用TDEDC模型对新闻长文本聚类能够获得较为满意的结果。(本文来源于《东华大学》期刊2016-01-01）
邢宁[10]（2015）在《面向文本分类任务的主题强化词句嵌入模型研究》一文中研究指出近年来,深度学习在自然语言处理领域受到了更多的重视,基于深度学习的神经语言模型和词句嵌入模型相继被提出,这类模型以其高准确率、低复杂度的优点被学术界和工业界广泛研究和应用。然而,将原本依赖语言模型分布假设的词句嵌入模型直接用于文本分类等任务,显然是不合适的,因为文本分类任务所需要的是高极性的主题特征,而原词句嵌入模型只是单纯的捕捉语言规律,没有重视主题信息的挖掘。为了使基于深度学习的词句嵌入模型更加适合应用到文本分类任务中,本文对原模型进行主题强化,提出了主题强化的词句嵌入模型,期望获得更高的文本分类性能。由于语义极性相反的单词可能拥有相似的局部上下文,而原模型只利用局部上下文训练该单词的分布式嵌入表示,是无法捕捉到具有相反极性的语义的。因此,本文提出用高阶纯依赖建模词句嵌入模型中的长程上下文,从而加强词句分布式嵌入表示的情感或者主题信息,进而提高情感分析和主题挖掘任务的性能。高阶纯依赖方法有严格的理论依据保证长程上下文单词间的依赖是“纯”的,即单词依赖是一个完整的语义实体,并且单词的联合概率分布不能够被条件分解(当然也不能被非条件分解)。这样保证了高阶的单词依赖不能够分解成几个低阶依赖的随机共现,从而高阶纯依赖可以有效地建模出语义丰富的、非歧义的主题信息。本文将主题强化的词句嵌入模型应用到基于标准数据集的情感分析和主题挖掘任务中,均超过了所有现有模型的性能。在中文新闻语料的分类项目中,与词袋模型、LDA主题模型特征作对比,分别应用了线性和非线性分类器,从多角度调研了其分类结果,证明了主题强化的词句嵌入模型完全可以与现有主流文本特征提取方法相竞争。(本文来源于《天津大学》期刊2015-12-01）
嵌入文本论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
自动化、高效率和细粒度是恶意软件检测与分类领域目前面临的主要挑战.随着深度学习在图像处理、语音识别和自然语言处理等领域的成功应用,其在一定程度上缓解了传统分析方法在人力和时间成本上的巨大压力.因此本文提出一种自动、高效且细粒度的恶意软件分析方法-mal2vec,其将每个恶意软件看成是一个具有丰富行为语义信息的文本,文本的内容由恶意软件动态执行时的API序列构成,采用经典的神经概率模型Doc2Vec对文本集进行训练学习.实验结果表明,与Rieck~([1])等人的分类效果相比,本文方法得到的效果有明显提升.特别的,不同于其他深度学习的方法,本文方法能够抽取模型训练的中间结果进行显式表示,这种显式的中间结果表示具有可解释性,可以让我们从细粒度层面分析恶意软件家族的行为模式.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
嵌入文本论文参考文献
[1].刘伯伟.基于文本情感点，引导嵌入式练笔[J].新教师.2019
[2].张涛,王俊峰.基于文本嵌入特征表示的恶意软件家族分类[J].四川大学学报(自然科学版).2019
[3].徐秀芳,徐森,花小朋,徐静,皋军.一种基于t-分布随机近邻嵌入的文本聚类方法[J].南京大学学报(自然科学).2019
[4].马维娜.“二代”是如何复制的?——代际传递的多文本嵌入及其现代演绎[J].南京社会科学.2018
[5].徐梅华.巧用“嵌入式”教学,点燃文本解读的智慧——评王益明老师《记承天寺夜游》示范教学[J].华夏教师.2017
[6].完颜丹丹.基于词嵌入的文本摘要系统的设计与实现[D].海南大学.2017
[7].刘耘.基于词嵌入的模糊文本搜索与推荐系统[D].东南大学.2017
[8].杨萌萌,黄浩.基于词嵌入扩充的口语对话文本领域分类[J].新疆大学学报(自然科学版).2016
[9].朱德超.基于词嵌入文本聚类技术的研究与实现[D].东华大学.2016
[10].邢宁.面向文本分类任务的主题强化词句嵌入模型研究[D].天津大学.2015