基于课程思政理念的大学语文教学思考与实践

大学语文的思政教育应遵循语文学科"以文育人"的特色,立足文本开展教学.课前明确思政目标,精选文本构建专题;课堂教学借助文本,了解作家的精神与品格,运用讨论的方式品味文本,挖掘文本的思政内涵;课内外强化写作教学,鼓励并指导学生创作文本,由此把隐形的思政教育根植于显性的文本教学和创作中,逐步渗透,进而内化,潜移默化地实现思政教育的目标.     

抽取式文本摘要新闻文本分类

采取TF-IDF、LDA、位置权重指派与MMR相结合的方式,对不同的句子分配不同的权重.结合Word Embedding模型,分析了在BERT、RoBERTa-wwm-ext等模型测试的分类效果.     

图像中的文本定位技术研究综述

介绍了图像中文本定位技术的研究现状,依据定位所利用的特征进行分类,分析了其中几种典型算法,并对文本定位算法的性能评价标准进行了深入讨论。     

基于网络文本的山地景观游客行为与形象感知研究——以重庆市长嘉汇弹子石老街为例

剖析网络评价文本能为景观规划设计提供科学的依据支撑,弥补因快速城镇化建设发展而导致的公众参与不足,对于景观设计而言是非常重要的。以重庆市弹子石老街为例,基于网络文本内容分析法,利用rostcm6、excel及python等分析和数据抓取软件,采集大众点评的相关评论数据,以山地景观设计视角结合相关数据分析软件进行定性定量分析并制作可视化分析图,最终从多维度分析游客评论得出结果及改进建议,总结针对重庆弹子石老街及山地景观设计的6条设计策略:(1)交通可达的组织方式;(2)垂直上下的衔接转换;(3)对景远眺的外向空间;(4)本土文化的特色彰显;(5)城市事件的策划安排;(6)游览夜景的慢行系统,期望对今后的类似山地景观空间规划设计提供一定参考和借鉴价值。     

结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法

传统K-means算法对初始聚类中心选择较敏感, 结果有可能收敛于一般次优解, 为些提出一种结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。设计了自调整惯性权值策略, 根据最优适应度值的变化率动态调整惯性权值。两子群分别采用基于不同惯性权值策略的粒子群算法进化, 子代间及子代与父代信息交流, 共享最优粒子, 替换最劣粒子, 完成进化, 该算法命名为双粒子群算法。将能平衡全局与局部搜索能力的双粒子群算法与高效的K-means算法结合, 每个粒子是一组聚类中心, 类内离散度之和的倒数是适应度函数, 用K-means算法优化新生粒子, 即为结合双粒子群和K-means的混合文本聚类算法。实验结果表明, 该算法相对于K-means、PSO等文本聚类算法具有更强鲁棒性, 聚类效果也有明显的改善。     

基于蚁群聚集信息素的半监督文本分类算法

半监督文本分类中已标记数据与未标记数据分布不一致,可能导致分类器性能较低。为此,提出一种利用蚁群聚集信息素浓度的半监督文本分类算法。将聚集信息素与传统的文本相似度计算相融合,利用Top-k策略选取出未标记蚂蚁可能归属的种群,依据判断规则判定未标记蚂蚁的置信度,采用随机选择策略,把置信度高的未标记蚂蚁加入到对其最有吸引力的训练种群中。在标准数据集上与朴素贝叶斯算法和EM算法进行对比实验,结果表明,该算法在精确率、召回率以及F1度量方面都取得了更好的效果。     

找回手机的USB存储模式

正步入Android 4.x时代后,很多手机都取消了USB大容量存储模式,与PC间只能使用MTP模式连接。对Win7/Win8系统毫无压力,但对仍在使用XP系统的用户而言就很不方便了。实际上,我们可以通过修改系统配置文件信息,找回手机的USB连接模式。在手机获得Root权限后,使用RE管理器进入"data/Property"目录     

Android手机互换功能按键位置

正绝大多数Android手机底部都配有菜单、主页和返回三个快捷功能键。可惜,鲜有厂商会提供菜单键和返回键位置互换的功能。如果你希望可以根据左右手习惯随时将二者功能互换,只需修改两个配置文件即可。习惯和现实的冲突不同品牌的Android手机在按键的布局上都有自己的考虑,有些产品菜单键在左,返回键在右;而有些产品返回键在左,菜单键在右(图1)。问题来了,如果你常用左手操作手机,自然是希望返回键在左侧的设计,可以方便随时退出程序或菜单。但如果你是左撇子,而手机的返回键却偏偏设计在了右面,是不是很尴尬?     

数据无法下载到外置SD卡

正Q:我将手机系统升级到Android4.4.2后,发现无法将下载的文件保存到外置SD卡上,应用程序也无法使用外置SD卡。请问这该如何解决?A:首先安装"RE管理器",然后用文本编辑器打开"/system/etc/permissions"目录下的Platform.xml文件,在permission name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE"group gid="sdcard_rw"/下面添加一行group gid="media_rw"/(注意段首对齐,"media_rw"和"/"之间     

硬约束限制的情感文本生成方法研究

预训练语言模型在情感文本的生成任务中取得了良好效果,但现有情感文本生成方法多使用软约束的方式控制文本整体的情感属性,缺乏单词和短语级别的硬性控制。为解决以上问题,提出硬约束限制下的情感文本生成方法。首先使用方面情感分析技术提取句子的方面词、情感词并判断情感极性;之后,选择目标情感的方面词和情感词作为预训练语言模型的硬约束输入来重建完整句子,其中,设计了一种新的单词权重计算方法,旨在使模型优先生成重要单词。实验结果表明,该方法生成的句子不仅具有方面级情感,在文本质量和多样性的评价指标上也有显著提高。