导读:本文包含了话题分布论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:汉语国际教育,话题,《国际汉语教学通用课程大纲》,汉语教学话题及内容建议表
话题分布论文文献综述
张航力[1]（2019）在《《国际汉语教学通用课程大纲》建议话题内容在《HSK标准教程》中分布情况调查研究》一文中研究指出教育教学活动是以语言为载体的活动,教材、考试、课堂讨论等教育教学活动都需要选择合适的话题作为材料。因此汉语国际教育的工作者们是否能针对不同水平阶段的学习者来选择适合他们的话题显得尤为重要。故本文是着眼于对外汉语教学的话题内容选择的探讨。《国际汉语教学通用课程大纲》是对外汉语教学工作者具有指导性的参考资料。因此,本文将《国际汉语教学通用课程大纲》里面的等级目标及内容里的语言知识部分的话题目标作为参照对象,并对选取的对象进行比较分析。本文尝试性地将《国际汉语教学通用课程大纲》的“汉语教学话题及内容建议表”进行等级划分,旨在为汉语国际教育工作者在选择话题内容时提供些许帮助。由于具体的课堂教学的复杂性不便于话题内容相关材料的收集,本文从教材方面着手研究。本文选择了市面上较新的、权威性高的一套教材《HSK标准教程》作为研究对象。本章从教材话题类型和话题内容两个角度进行分析。文章将通过对这套教材课文里出现的话题内容和其出现的次数以表格的形式展示出来,而话题内容的所占比重以图表展示出来,其后分析图表与参考对象比较分析得出结论。文章最后将通过对汉语学习者其感兴趣话题的调查分析,结合前文的分析结果为汉语国际教育工作者在话题内容方面选择上提出建议。(本文来源于《四川外国语大学》期刊2019-04-01）
纪雪梅,徐新然[2]（2018）在《结合用户位置信息的社交媒体话题空间分布研究》一文中研究指出文章将社交媒体用户标注的地理位置信息与话题信息相结合,提出社交媒体话题空间分布研究的流程。首先,对用户标注的地理位置进行解析和标准化,对标准化后的地理位置信息进行统计分析以了解特定话题的地理位置分布;其次,构造"词语-文档"矩阵、"位置-文档"矩阵和"词语-位置"矩阵;第叁,基于"词语-位置"矩阵通过改进的tfidf算法识别各位置区域的特征词,了解不同位置用户关注点的差异;第四,基于"词语-文档"矩阵和"位置-文档"矩阵进行整体共词网络和共词网络空间构建,结合社团发现算法识别子话题;第五,对子话题的空间分布及不同地理位置的特征话题进行分析;最后,选取"雾霾"话题,通过新浪微博数据进行实例分析。(本文来源于《情报资料工作》期刊2018年05期）
王侠林[3]（2018）在《基于概率话题模型的菌群信息分布特性研究》一文中研究指出大数据时代,数据已成为非常重要的生产因素,数据挖掘已经应用于各行各业。其中,对肠道微生物领域的挖掘就是当前研究的热点。由于肠道微生物菌群对人体疾病的产生与治疗具有非常重要的作用,因此,本文采用数据挖掘的方法对肠道微生物菌群信息分布特性与疾病的相关性进行研究。目前,常用的菌群数据研究方法主要有非监督学习算法以及监督学习算法。由于菌群数据特性与文本数据特性之间的相似性,本文采用了非监督学习算法的LDA(Latent Dirichlet Allocation)概率话题模型。但是,在实验处理中发现,LDA模型存在一定的缺陷,所以在此基础上引入了一种基于最小化加权边缘值骨干树的模型改进,Celltree-LDA概率话题模型。并与传统肠道菌群处理方法系统聚类和K-Means聚类以及LDA模型叁种方法相比较,以此来证明Celltree-LDA模型的有效性;然后,再根据Celltree-LDA模型的分析结果,结合临床实验,进一步挖掘其相应的临床意义和生物学意义。(1)通过采用Celltree-LDA模型中的折迭Gibbs抽样算法对第1套数据源的北平顶猴阴道菌群(MVB)和轻微型肝性脑病(MHE1)菌群的时间异质性OTUs(Operational Taxonomic Unit)数据集进行分析,研究结果表明:Celltree-LDA模型能够区分样本间的异质性,比LDA模型、系统聚类和K-Means聚类方法在挖掘肠道菌群结构上更加有效。更为重要的是,Celltree-LDA模型还能鉴定出对样本影响最大的OTUs。(2)根据Celltree-LDA模型分析的结果,采用Celltree-LDA模型对第2套数据源的轻微型肝性脑病(MHE2)患者服用利福昔明联合益生菌的肠道菌群时间异质性的结构(OTUs菌群数据集)和功能(KO代谢数据集)进行分析。菌群结构研究表明:Celltree-LDA模型鉴定出了3种主要影响肠道菌群结构异质性最大的OTUs菌属,根据治疗前后其组内微生物菌群结构的变化,发现这3种菌属在治疗后的肠道菌群结构中均有所改变(P<0.05)。菌群功能研究表明:利福昔明不改变MHE患者肠道菌群功能,而利福昔明联合益生菌改变了MHE患者肠道菌群的功能(P<0.05)。此外,根据临床疗效指标:对比两组患者治疗后血清炎性因子和血氨水平,观察组明显优于对照组,具有统计学意义(P<0.05)。综上所述,Celltree-LDA模型不仅能有效地量化菌群结构和功能的异质性,还能鉴定出影响异质性最大的OTUs。利福昔明联合益生菌疗法能明显改善MHE患者的血氨水平和血清炎性因子水平,改变MHE患者的肠道菌群结构和功能,具有较好的临床参考价值。(本文来源于《昆明理工大学》期刊2018-03-02）
白蓝[4]（2018）在《制图理论背景下汉语特指疑问句中话题与焦点的分布》一文中研究指出制图理论是从功能范畴上对短语的结构构型进行研究。在汉语特指问句中存在不同类型的话题和焦点。左缘结构上的话题包括整体—部分话题、悬挂话题以及左移位话题。其中整体—部分话题和悬挂话题属于基础生成的话题,左移位话题属于非基础生成话题。汉语特指疑问句中焦点分为两种形式,即,"‘是’+原位疑问词"、"‘是’+前置的疑问词"。其中,"‘是’+原位疑问词"类型属于基础生成焦点,"‘是’+前置的疑问词"类型属于非基础生成焦点。从话题与焦点在特指问句中的分布来看,话题位置高于焦点位置,基础生成的话题要高于非基础生成的话题,基础生成的焦点要高于非基础生成的焦点。(本文来源于《吉首大学学报(社会科学版)》期刊2018年01期）
袁弛,余小清,杨凯,万旺根[5]（2017）在《基于改进隐式狄利克雷分布算法的新浪微博话题检测》一文中研究指出提出了一个基于改进主题模型的微博话题检测算法。由于传统的主题模型主要适用于传统媒体文字,对短文本的处理效果不是很好。针对微博文本特有的数据结构,在文本聚类时先加入转发特征以及评论特征权重预处理方法。在此基础上,改进了传统的隐含狄利克雷分布主题模型用来提取热点微博数据中的主题。实验证明,与传统相比方法,改进的主题模型解决了传统主题检测方法在应用于短文本时存在的高维稀疏问题。(本文来源于《工业控制计算机》期刊2017年12期）
张倩倩[6]（2017）在《汉语话题结构的分布表现》一文中研究指出本文主要基于口语和书面语语料,考察汉语中有形式标记的话题结构的分布表现。文章首先基于前人研究界定了本文所研究的话题结构范围,并对话题结构做了更为详细具体的分类。本文也关注了以往研究较少或尚未关注的维度,比如话题的语类属性、话题的长度、话题句的语义类型、话题句在从属句中的表现等。文章发现,汉语口语和书面语中有标记话题结构具有如下一些共性:1)汉语中非论元式话题句分布广泛,多于论元式话题句;2)汉语的论元式话题句中,话题化结构多于失位结构,主语成分比宾语成分更易发生话题化和失位;3)汉语中最常用的话题标示手段是停顿;4)绝大多数的话题都是由名词短语充当;5)话题的长度大多在十个音节以内;6)话题句中,特指句多于通指句;7)句子话题链一般含有两个述语小句;8)多话题结构中多个话题的排列倾向是“非论元式话题>论元式话题”。文章也发现口语和书面语中话题结构的一些差异:1)口语中话题句的使用频率高于书面语中话题句的使用频率,主要体现在口语中非论元式话题句多于书面语中的非论元式话题句;2)非论元式话题句中,口语中时地语域式话题句最多,远多于背景语域式话题句,而书面语中两者没有显着差别;3)口语中最常用的话题标记是提顿词,而书面语中最常用的话题标记是介词;4)书面语中的话题平均长度略长;5)口语中特指句的比例更高,谈话者更倾向于谈论特定事件;6)最后还发现了口语中一类特殊的话题结构——后置追补式话题结构。在语料观察的基础上,文章对汉语话题化的可及性表现等进行了讨论。文章语料显示,在话题化操作中,汉语主语比宾语更可及,符合名词短语可及性等级序列的预测;但在话题化策略上,主语比宾语更倾向于使用复指代词策略,与关系化操作中的表现不同。此外,文章结合语料中的例证讨论了汉语从属句(包括关系从句)中话题结构的表现。(本文来源于《上海外国语大学》期刊2017-05-01）
曹丽娜,唐锡晋[7]（2016）在《BBS话题的地理分布分析》一文中研究指出网络作为反映社会舆论的主要载体之一,其引发的舆情问题愈发突出.网络论坛(BBS)是网络舆情的重要数据来源.如何从BBS贴文中捕捉各地域的焦点问题、考察各话题热度的地理分布,对当前省一级的社会管理工作和决策有一定指导作用.文章选取民生话题为主的天涯论坛版块——"天涯杂谈"帖子为舆情来源,采用主题模型的基础模型LDA对包含空间地理信息的帖子建模,提出抽取热门话题的定量方法,从而在众多网民意见中提炼出舆情的地理分布信息,挖掘地域差异对话题的影响.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2016年05期）
朱韶鼎[8]（2014）在《汉语句中语气词标记下的话题与焦点分布研究》一文中研究指出汉语的句中语气词作为汉语偏置结构重要的一部分,划分和标记了句子的话题和焦点。对句中语气词本身进行了分类,并详细探讨了其在标记两种不同结构(汉语左缘结构以及屈折内域下)焦点和话题的分布情况。在介绍句中语气词以及汉语焦点结构的基础上,对汉语句子的句中语气词做了"一元、二元、叁元"的划分,指出了所有的句中语气词都是由最基本的一元句中语气词组合生成而来的,详细探讨了这些语气词的生成规则。与此同时,从汉语左缘结构以及屈折内域两个层面对句中语气词标记焦点、话题的分布情况作了研究和归纳。(本文来源于《新课程(中)》期刊2014年08期）
周韵[9]（2014）在《女性话题概念及形象描述词语的分布分析——基于杨百翰大学英语系列语料库的统计》一文中研究指出女性形象在各类研究和文学作品分析中屡见不鲜。以女性概念词为例,基于杨百翰大学系列英语语料库资源,分析和研究女性概念词和女性形象描述词语的频次分布,解释女性公众形象的特征。结果显示,在各英语国家书面语和以美剧为代表的口语中,表达女性的概念存在单复数用法差异,书面语多使用复数而口语中则偏向于单数。除生理特点外,女性形象备受关注的是外貌、教育程度、优秀品质,婚姻状况等主题。女性典型行为则突破男女界限,呈分散性分布,但体现女性被歧视现象的动词仍然存在一定的分布。(本文来源于《暨南学报(哲学社会科学版)》期刊2014年06期）
张志恒[10]（2013）在《从制图理论探索汉语话题与焦点的分布》一文中研究指出本文基于制图理论对汉语中话题与焦点在屈折内域和左缘结构的分布进行了重新考察,确定了这两个地域中话题和焦点的句法分布:左缘结构上可以有多个话题和焦点,不同类型的话题和焦点分别占据不同的句法位置;屈折内域只有一个话题位置,而且话题要高于焦点。本文进一步指出,汉语中话题和焦点在这两个句法地域的分布并非完全一致:左缘结构中能出现的话题种类较屈折内域更为丰富;左缘结构上有多个话题位置,但屈折内域只有一个话题位置。(本文来源于《现代外语》期刊2013年01期）
话题分布论文开题报告
（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：
文章将社交媒体用户标注的地理位置信息与话题信息相结合,提出社交媒体话题空间分布研究的流程。首先,对用户标注的地理位置进行解析和标准化,对标准化后的地理位置信息进行统计分析以了解特定话题的地理位置分布;其次,构造"词语-文档"矩阵、"位置-文档"矩阵和"词语-位置"矩阵;第叁,基于"词语-位置"矩阵通过改进的tfidf算法识别各位置区域的特征词,了解不同位置用户关注点的差异;第四,基于"词语-文档"矩阵和"位置-文档"矩阵进行整体共词网络和共词网络空间构建,结合社团发现算法识别子话题;第五,对子话题的空间分布及不同地理位置的特征话题进行分析;最后,选取"雾霾"话题,通过新浪微博数据进行实例分析。
（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。
话题分布论文参考文献
[1].张航力.《国际汉语教学通用课程大纲》建议话题内容在《HSK标准教程》中分布情况调查研究[D].四川外国语大学.2019
[2].纪雪梅,徐新然.结合用户位置信息的社交媒体话题空间分布研究[J].情报资料工作.2018
[3].王侠林.基于概率话题模型的菌群信息分布特性研究[D].昆明理工大学.2018
[4].白蓝.制图理论背景下汉语特指疑问句中话题与焦点的分布[J].吉首大学学报(社会科学版).2018
[5].袁弛,余小清,杨凯,万旺根.基于改进隐式狄利克雷分布算法的新浪微博话题检测[J].工业控制计算机.2017
[6].张倩倩.汉语话题结构的分布表现[D].上海外国语大学.2017
[7].曹丽娜,唐锡晋.BBS话题的地理分布分析[J].系统科学与数学.2016
[8].朱韶鼎.汉语句中语气词标记下的话题与焦点分布研究[J].新课程(中).2014
[9].周韵.女性话题概念及形象描述词语的分布分析——基于杨百翰大学英语系列语料库的统计[J].暨南学报(哲学社会科学版).2014
[10].张志恒.从制图理论探索汉语话题与焦点的分布[J].现代外语.2013
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