导读:本文包含了领域概念体系论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:幼儿园律动,关键概念,关键概念体系
领域概念体系论文文献综述
葛晓穗[1]（2014）在《幼儿园韵律活动关键概念体系探讨——基于《3-6岁儿童学习与发展指南》中艺术领域的思考》一文中研究指出为提高我国学前教育质量,教育部在2012年10月发布了《3-6岁儿童学习与发展指南》。掌握、建立起《指南》中各领域关键概念体系是学习、解决问题、进行创造的必要前提。因此,以艺术领域的韵律活动为例,解析律动中的关键概念体系,为幼儿的创造性学习提供支持,为教师教学提供方向和策略。(本文来源于《内蒙古师范大学学报(教育科学版)》期刊2014年02期）
刘明岩[2]（2010）在《面向语义关系发现的文本挖掘研究》一文中研究指出文本挖掘(Text Mining)也称作文本数据挖掘或从文本数据库中的知识发现,是指从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下：文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。面向语义关系发现的文本挖掘是目前的研究热点,其主要思想是通过对自然语言文本进行扫描和自动化处理,发现概念术语及概念术语间存在的语义关系。概念之间的各种语义关系是知识的重要表现形式,这些语义关系主要有上位关系／下位关系(hypernymy/hyponymy),部分整体关系(part-whole),因果关系(causality),同义关系(synonymy)、反义关系(antonymy)和推论关系(inference)等。从理论层面来看,面向语义关系发现的文本挖掘研究将使自然语言处理从词法分析、句法分析层面深入到语义分析层面；从应用层面来看,面向语义关系发现的文本挖掘研究可以为知识本体的自动或半自动构建提供理论和方法依据。本文以军用飞机领域的语料为基础,以军用飞机领域概念体系间语义关系发现为研究对象,运用文本挖掘的处理思想和基本流程,结合自然语言处理、信息抽取、本体自动构建相关研究的理论和方法,对基于文本挖掘的语义关系发现进行了研究和探索,并开展了实验研究。主要工作和研究内容包括以下四个方面：(1)面向语义关系发现的文本挖掘相关理论和研究综述。本文对国内外有关自然语言处理、文本挖掘、本体自动构建等方面的研究进展进行了介绍和综述,提出本文的研究方向和研究目标。在此基础上,对本文的研究内容和研究方法进行具体阐述。(2)军用飞机领域文本处理语料的建设。以维基百科和CNKI数据库中与军用飞机相关的文章,作为本语料库的文本语料。本军用飞机语料库包括1951个术语,304篇文章,在其中抽取出3324个短句。该语料库的建设为本研究的实验提供了基础,也为后续的本体自动构建或其他相关工作提供了素材和研究支持。(3)基于模板匹配的语义关系发现研究和实验。根据军用飞机领域的知识结构特点,提出军用飞机领域概念体系中包含的典型语义关系。为自动发现和识别这些语义关系,提出了结合编辑距离的模板匹配方法。该方法先在人工参与下训练一批语料,由此获得与语义关系类型相对应的关系模板。利用编辑距离对已获得的关系模板进行归纳匹配,再将其用于测试语料,以验证该方法的效果。(4)基于复杂网络的语义关系研究和实验。梳理复杂网络理论知识,利用自然语言所具有的网络特征,运用复杂网络发现其中的语义关系。提出一种运用复杂网络和相关分析工具来辅助发现领域概念术语及其语义关系的方法。将术语和与之相关联的词语作为网络的节点,构造复杂网络,由此形成的各个社区就代表一个关系。将术语作为节点,发现的关系作为边,构造军用飞机领域概念体系的复杂网络,并对其进行分析。(本文来源于《南京理工大学》期刊2010-05-01）
谭翀[3]（2009）在《基于领域概念体系的学术论文主题提取》一文中研究指出本文通过对人类认知模型的分析,提出了学术论文的主题提取系统模型。该系统模型分为构建领域概念体系和主题提取二个模块,构建领域概念体系的目的是使计算机具备领域知识,主题提取是使计算机能分析论文并提取主题。为了构建领域概念体系,本文探讨了建立领域词典和基于术语共现的术语关系提取相结合的途径,提出了基于术语共现的术语关系提取算法。通过分析论文中术语的共现关系,借用向量空间模型(VSM)理论和潜在语义分析(LSA)理论,用以表示和改良术语关系矩阵。并提出了叁种关系提取算法。为改良提取结果,本课题还提出了二次关系提取算法。实验证明了这些算法的有效性。随后本文通过模仿人类对论文主题的提取过程,提出了基于篇章特征分析的主题结构提取算法。实验证明了该算法比单纯的基于词频统计的提取算法更有效。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2009-04-01）
王建华[4]（2006）在《领域、学科之争与高等教育概念体系的建构》一文中研究指出本文从对领域与学科关系的重新认识入手,对以往学科建设中关于高等教育研究是属于一门学科还是一个领域的问题进行了反思。论文认为,无论高等教育研究是作为一个领域,还是作为一门学科,构建高等教育的概念体系都是高等教育研究中最为基础的工作。(本文来源于《现代大学教育》期刊2006年02期）
领域概念体系论文开题报告
（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：
文本挖掘(Text Mining)也称作文本数据挖掘或从文本数据库中的知识发现,是指从非结构化文本信息中获取用户感兴趣或者有用的模式。其中被普遍认可的文本挖掘定义如下：文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好地组织信息以便将来参考。面向语义关系发现的文本挖掘是目前的研究热点,其主要思想是通过对自然语言文本进行扫描和自动化处理,发现概念术语及概念术语间存在的语义关系。概念之间的各种语义关系是知识的重要表现形式,这些语义关系主要有上位关系／下位关系(hypernymy/hyponymy),部分整体关系(part-whole),因果关系(causality),同义关系(synonymy)、反义关系(antonymy)和推论关系(inference)等。从理论层面来看,面向语义关系发现的文本挖掘研究将使自然语言处理从词法分析、句法分析层面深入到语义分析层面；从应用层面来看,面向语义关系发现的文本挖掘研究可以为知识本体的自动或半自动构建提供理论和方法依据。本文以军用飞机领域的语料为基础,以军用飞机领域概念体系间语义关系发现为研究对象,运用文本挖掘的处理思想和基本流程,结合自然语言处理、信息抽取、本体自动构建相关研究的理论和方法,对基于文本挖掘的语义关系发现进行了研究和探索,并开展了实验研究。主要工作和研究内容包括以下四个方面：(1)面向语义关系发现的文本挖掘相关理论和研究综述。本文对国内外有关自然语言处理、文本挖掘、本体自动构建等方面的研究进展进行了介绍和综述,提出本文的研究方向和研究目标。在此基础上,对本文的研究内容和研究方法进行具体阐述。(2)军用飞机领域文本处理语料的建设。以维基百科和CNKI数据库中与军用飞机相关的文章,作为本语料库的文本语料。本军用飞机语料库包括1951个术语,304篇文章,在其中抽取出3324个短句。该语料库的建设为本研究的实验提供了基础,也为后续的本体自动构建或其他相关工作提供了素材和研究支持。(3)基于模板匹配的语义关系发现研究和实验。根据军用飞机领域的知识结构特点,提出军用飞机领域概念体系中包含的典型语义关系。为自动发现和识别这些语义关系,提出了结合编辑距离的模板匹配方法。该方法先在人工参与下训练一批语料,由此获得与语义关系类型相对应的关系模板。利用编辑距离对已获得的关系模板进行归纳匹配,再将其用于测试语料,以验证该方法的效果。(4)基于复杂网络的语义关系研究和实验。梳理复杂网络理论知识,利用自然语言所具有的网络特征,运用复杂网络发现其中的语义关系。提出一种运用复杂网络和相关分析工具来辅助发现领域概念术语及其语义关系的方法。将术语和与之相关联的词语作为网络的节点,构造复杂网络,由此形成的各个社区就代表一个关系。将术语作为节点,发现的关系作为边,构造军用飞机领域概念体系的复杂网络,并对其进行分析。
（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。
领域概念体系论文参考文献
[1].葛晓穗.幼儿园韵律活动关键概念体系探讨——基于《3-6岁儿童学习与发展指南》中艺术领域的思考[J].内蒙古师范大学学报(教育科学版).2014
[2].刘明岩.面向语义关系发现的文本挖掘研究[D].南京理工大学.2010
[3].谭翀.基于领域概念体系的学术论文主题提取[D].国防科学技术大学.2009
[4].王建华.领域、学科之争与高等教育概念体系的建构[J].现代大学教育.2006