基于深度学习的文本分类研究

江南营_江南深度研学之旅(1)

诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践之旅 【课程简介】 一道水，一架桥，一支橹声，隽秀婉约的聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨，再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里，穿越历史，冶爱国之志，体悟文化魅力；一起走进园，欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化涵；一起游历西湖，领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】

上午探访安昌古镇漫游小桥流水梦回江南水乡游历江南小镇，画笔描绘 第五天 下午乘坐高铁前往：车次G60东-西 15:22-19:48辅导员送站一次相聚一生情谊备注：因天气交通等原因，组委会保留调整活动顺序及个别项目的权力，保证活动总量不变。 【活动费用】 2900/人；包含火车（往返高铁）及活动期间所有的费用。 ?【人文积淀-理性思维】·第一天下午·钱塘江·六和塔 钱塘江潮被誉为“天下第一潮”，是世界一大自然奇观，它是天体引力和地球自转的离心作用，加上湾喇叭口的特殊地形所造成的特大涌潮。六和塔位于省市西湖之南，钱塘江畔 月轮山上，是中国现存最完好的砖木结构古塔之一。 小任务1：学生面对浩渺的钱塘江，接受审美教育，并结合手册提示，探究钱塘江大潮的在科学原理； 小任务2：学生走进六和塔，收集关于六和塔的传说故事，留下自己与六和塔最美的合照； ?【审美情趣-人文积淀】·第二天上午·西湖·省博物馆 西湖，是一首诗，一幅天然图画，一个美丽动人的故事，不论是多年居住在这里的人还是匆匆而过的旅人，无不为这天下无双的美景所倾倒。平湖秋月、断桥残雪、柳浪闻莺、花 港观鱼、雷峰夕照、双峰插云、南屏晚钟、三潭印月，西湖十景个擅其胜。省博物馆是省规 模最大的综合性人文科学博物馆，文物品类丰富，年代序列完整。 小任务1：集体创绘，全体学生齐动手，集体协作，面对美景，协作创作最美的西湖； 小任务2：走进博物馆，寻访国宝，找一找最能代表江南文化的文物，向小组同学分享并交流；

文本分类综述

山西大学研究生学位课程论文（2014 ---- 2015 学年第 2 学期） 学院（中心、所）：计算机与信息技术学院 专业名称：计算机应用技术 课程名称：自然语言处理技术 论文题目：文本分类综述 授课教师（职称）：王素格（教授） 研究生姓名：刘杰飞 年级：2014级 学号：201422403003 成绩： 评阅日期： 山西大学研究生学院 2015年 6 月2日

文本分类综述 摘要文本分类就是在给定的分类体系下,让计算机根据给定文本的内容，将其判别为事先确定的若干个文本类别中的某一类或某几类的过程。文本分类在冗余过滤、组织管理、智能检索、信息过滤、元数据提取、构建索引、歧义消解、文本过滤等方面有很重要的应用。本文主要介绍文本分类的研究背景,跟踪国内外文本分类技术研究动态。介绍目前文本分类过程中的一些关键技术，以及流形学习在文本分类中降维的一些应用。并且讨论目前文本分类研究面临的一些问题,及对未来发展方向的一些展望。 关键词文本分类；特征选择；分类器；中文信息处理 1.引言 上世纪九十年代以来，因特网以惊人的速度发展起来，到现在我们进入大数据时代互联网容纳了海量的各种类型的数据和信息，包括文本、声音、图像等。这里所指的文本可以是媒体新闻、科技、报告、电子邮件、技术专利、网页、书籍或其中的一部分。文本数据与声音和图像数据相比，占用网络资源少，更容易上传和下载，这使得网络资源中的大部分是以文本（超文本）形式出现的。如何有效地组织和管理这些信息,并快速、准确、全面地从中找到用户所需要的信息是当前信息科学和技术领域面临的一大挑战。基于机器学习的文本分类系统作为处理和组织大量文本数据的关键技术,能够在给定的分类模型下，根据文本的内容自动对文本分门别类，从而更好地帮助人们组织文本、挖掘文本信息，方便用户准确地定位所需的信息和分流信息。 利用文本分类技术可以把数量巨大但缺乏结构的文本数据组织成规范的文本数据,帮助人们提高信息检索的效率。通过对文本信息进行基于内容的分类,自动生成便于用户使用的文本分类系统,从而可以大大降低组织整理文档耗费的人力资源,帮助用户快速找到所需信息。因此文本分类技术得到日益广泛的关注，成为信息处理领域最重要的研究方向之一。 2.文本分类技术的发展历史及现状 2.1文本分类技术发展历史 国外自动分类研究始于1950年代末，早期文本分类主要是基于知识工程，通过手工定义一些规则来对文本进行分类，这种方法费时费力，还需要对某一领域有足够的了解，才能提炼出合适的规则。H.P.Luhn在这一领域进行了开创性的研究，他将词频统计的思想用于文本分类中。这一时期，主要是分类理论的研究，并将文本分类应用用于信息检索。在这一段时期，提出了很多经典文本分类的数学模型。比如1960年Maron在Journal of ASM上发表了有关自动分类的第一篇论文“On relevance Probabilitic indexing and informarion retriral”，这是Maron和Kuhns提出概的率标引(Probabilitic indexing )模型在信息检

深度学习综述

深度学习综述 摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 Review of Deep learning Abstract: Deep learning allows computational models that are composed of multiple processing layers to learn representations of data with multiple levels of abstraction. These methods have dramatically improved the state-of-the-art in speech recognition, visual object recognition, object detection and many other domains such as drug discovery and genomics. Deep learning discovers intricate structure in large data sets by using the backpropagation algorithm to indicate how a machine should change its internal parameters that are used to compute the representation in each layer from the representation in the previous layer. Deep convolutional nets have brought about breakthroughs in processing images, video, speech and audio, whereas recurrent nets have shone light on sequential data such as text and speech. 1 引言 机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。 机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。第三层或许会把那些图案进行组合，从而使其对应于熟悉目标的某部分。随后的一些层会将这些部分再组合，从而构成待检测目标。深度学习的核心方面是，上述各层的特征都不是利用人工工程来设计的，而是使用一种通用的学习过程从数据中学到的。 深度学习正在取得重大进展，解决了人工智能界的尽最大努力很多年仍没有进展的问题。它已经被证明，它能够擅长发现高维数据中的复杂结构，因此它能够被应用于科学、商业和政府等领域。除了在图像识别、语音识别等领域打破了纪录，它还在另外的领域击败了其他机器学习技术，包括预测潜在的药物分子的活性、分析粒子加速器数据、重建大脑回路、

【CN109918507A】一种基于TextCNN改进的文本分类方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910174176.1 (22)申请日 2019.03.08 (71)申请人 北京工业大学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号 (72)发明人 张涛　王露瑶　陈才　朱安琥　 (74)专利代理机构 北京思海天达知识产权代理 有限公司 11203 代理人 沈波 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称一种基于TextCNN改进的文本分类方法(57)摘要本发明公开了一种基于TextCNN改进的文本分类方法，本方法采用改进后的TextCNN，改进后的TextCNN包括输入层，循环的卷积层与半池化层，全局池化层，输出层。输入层：通过词向量word embeddings将自然语言中的字词转为计算机理解的稠密向量Dense Vector。假设定义词向量的维度是n，定义句子最大限度包含单词数量为m，构成一张m*n的二维矩阵。循环的卷积与半池化层：等长卷积层，残差连接，循环叠加卷积与半池化。全局池化层：将以3,4,5个单词为单位同时进行卷积池化后的向量横向相加，增加特征的维度。输出层：该层的输入为全局池化层，经过SoftMax层作为输出层，进行分类。对于多分类问题使用SoftMax层,对于二分类问题使用一个含 有sigmoid激活函数的神经元作为输出层。权利要求书1页 说明书4页 附图3页CN 109918507 A 2019.06.21 C N 109918507 A

用社会化方法计算社会-学者网

同时，网络社会的虚拟性、用户匿名性、信息海量性、事件发展复杂性为虚拟数字社会的管理带来极大的挑战。特别是我国现处在经济转轨时期，各种事件频发，加强虚拟社会管理成为我国政府和社会管理的当务之急。 基于上述分析，社会计算出现的背景可以归纳为两方面，一是以用户为中心的Web2.0的思想得到广泛推广，逐渐产生了从个体行为到群体智能的社会化思维模式；二是许多虚拟社会网络的出现逐步形成了一种新型的数字化社会形态。 概念框架 社会计算作为一个新兴的跨学科研究领域，目前还没有一个公认的定义。但也许我们可以从社会计算出现的背景去剖析它的概念。基于这个认识，社会计算实际上可以简单地概括为“用社会化方法计算社会”，具体包含两层意思，即“为社会计算”和“用社会化方法计算”。如图2所示。 “为社会计算”反映了社会计算研究与服务的对象是社会，包括虚拟网络和现实社会，以及从中抽象出来的人工社会。从这个角度来说，通过信息技术方法对社会数字轨迹进行分析，了解社会已经发生、正在发生、将要发生的事情，准确地了解社会的动态特征和运行规律，预测政策实施的可行性，为虚拟网络社会的科学管理和政府决策提供参考。 “社会化方法”是一种以草根用户为中心、 引言 随着互联网的迅猛发展，特别是Web2.0理念的逐渐深入，越来越多的虚拟社会网络出现了，如微博（Twitter 、新浪微博）、社交网（Facebook 、人人网）、社会标注系统（Delicious 、Flickr ）、论坛（BBS ）、维基（Wiki ）等，这些虚拟社会网络聚集了大量用户。据2010年2月资料显示，全球最大的社会网络Facebook 注册的用户已达4亿多，成为排在中国和印度之后的全球人口第三大社会[1]，如图1所示。虚拟社会网络已经成为一种新形态的数字社会[2]。 虚拟社会网络不但聚集了大量的用户，而且用户参与网络活动的深度和广度都得到了空前的提高。网络用户不再仅是信息浏览和接受者，也是互联网信息资源的提供和传播者。虚拟网络已成为继报纸、广播、电视之后的“第四媒体”。这种由大众创造的社会媒体（social media ）详细地记录了用户的思想和行为轨迹，这使得利用计算技术观察和研究社会成为可能。 用社会化方法计算社会 关键词：社会计算 Web2.0 社会网络 概念框架 孟小峰　余　力 中国人民大学 图1 Facebook 成为全球第三大社会

规划申报方案内容和深度要求

规划申报方案内容和深度要求 申报方案主要包括规划说明书，现状图，总平面规划图，道路交通及竖向规划图，地下建筑平、剖面图，日照分析报告，根据项目的位置和重要程度可增加透视图，模型或动画。 1、说明书：说明项目背景和基地及其周边的现状情况，包括土地权属情 况，历史遗存和灾害影响等情况；分析研究相关规划控制要求以及项 目存在的问题，明确规划方案的主导思想和设计目标；阐述规划方案 的总体构思和规划布局。附表：“规划用地平衡表”“主要技术经济指 标表”“停车场（库）统计表”“公共配套设施统计表”“绿地明细表” 以及“建筑信息表”。 2、现状图：在现状地形图上标明规划用地范围界限，建设用地产权界限， 城市道路红线，宽度及名称，现状建筑的用途、层数等。 3、总平面规划图：要求普通纸质彩图。在现状地形图（图纸上淡化地形 地物线条，删除不必要的地形信息）上标明建筑、绿地、道路、广场、 停车场等的平面布局；表明各类建筑的平面轮廓、建筑信息、建筑标 高；标注建筑间距、尺寸，建筑退让各类控制线、组团级以上道路及 地界的距离；标明规划用地范围、绿地边界范围；标明道路红线、交 叉口控制范围、河道、绿地、高压线走廊、文物古迹保护范围等规划 控制线；标明地面停车场范围及车位布置方式，地下停车库等地下空 间的范围、层数以及出入口等。附“规划用地平衡表”“主要技术经济 指标表”“停车场（库）统计表”“公共配套设施统计表”“绿地明细表”。 4、道路交通及竖向规划图：图纸复杂时，该图可分为道路交通分析图和 竖向设计图。标明规划地块的人流、车流主要出入口，标注出入口距 城市道路交叉口距离；标明各类交通设施的用地范围及平面形式，各 级道路的宽度；标明人流，车流交通流线；标明道路等级结构；标明 周边城市道路主要控制点高程，标明规划道路中线交叉点和主要变坡 点和平曲线拐点的控制高程；标明台阶、挡土墙的位置和控制高程 5、地下建筑平、剖面图：标明地下建筑外轮廓线、基础轮廓线，地下建 筑分类用途及各类建筑面积；地下停车车位数量、交通流线；标注覆 土深度、建筑底板标高、顶板标高。 6、日照分析报告：需采用正版经认证的软件编制。应详细标明项目概况、 日照分析的基础参数及日照标准、日照分析所依据的资料，标明现状、 规划或模拟建筑的性质、建筑层数、高度、标高、采样点情况，标明 建设前后的比较分析结果、公共绿地的日照遮挡情况、详细的日照分 析结论等。报告同时应附日照分析范围图和日照分析图。 7、透视图、模型或动画：视项目所处位置和重要程度的不同，可制作能 够表达规划范围内及周边建筑和空间关系的透视图、模型或动画。需 要市建委主任规划专题会议和市政府城建专题会议审查的项目，必须 制作透视图。 规划报批成果内容和深度要求 1、现状图：内容同报审方案 2、总平面规划图：内容基本同报审方案，不在标注建筑间距、尺寸、退

Text-CNN 文本分类

Text-CNN 文本分类 1.简介 TextCNN 是利用卷积神经网络对文本进行分类的算法，由Yoon Kim 在“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification” 一文(见参考[1]) 中提出. 是2014年的算法. 图1-1 参考[1] 中的论文配图

图1-2 网络盗图 合理性: 深度学习模型在计算机视觉与语音识别方面取得了卓越的成就. 在NLP 也是可以的. 卷积具有局部特征提取的功能, 所以可用CNN 来提取句子中类似n-gram 的关键信息. 2.参数与超参数 ?sequence_length Q: 对于CNN, 输入与输出都是固定的，可每个句子长短不一, 怎么处理? A: 需要做定长处理, 比如定为n, 超过的截断, 不足的补0. 注意补充的0对后面的结果没有影响，因为后面的max-pooling只会输出最大值，补零的项会被过滤掉.

?num_classes 多分类, 分为几类. ?vocabulary_size 语料库的词典大小, 记为|D|. ?embedding_size 将词向量的维度, 由原始的|D| 降维到embedding_size. ?filter_size_arr 多个不同size的filter. 3.Embedding Layer 通过一个隐藏层, 将one-hot 编码的词投影到一个低维空间中. 本质上是特征提取器，在指定维度中编码语义特征. 这样, 语义相近的词, 它们的欧氏距离或余弦距离也比较近. 4.Convolution Layer 为不同尺寸的filter 都建立一个卷积层. 所以会有多个feature map. 图像是像素点组成的二维数据, 有时还会有RGB三个通道, 所以它们的卷积核至少是二维的. 从某种程度上讲, word is to text as pixel is to image, 所以这个卷积核的size 与stride 会有些不一样. ?x i x i∈R k, 一个长度为n的句子中, 第i 个词语的词向量, 维度为k. ?x i:j x i:j=x i⊕x i+1⊕...⊕x j 表示在长度为n的句子中, 第[i,j] 个词语的词向量的拼接.

研学方案

“研学旅行”实施方案 一、项目实施背景 从2013年发布《国民休闲旅游纲要》到2016年的《关于推进中小学生研学旅行的意见》，国家教育部等多部门发文要求大力推进研学旅行。研学旅行有利于促进学生培育和践行社会主义核心价值观，激发学生对党、对国家、对人民的热爱之情；有利于推动全面实施素质教育，创新人才培养模式，引导学生主动适应社会，促进书本知识和生活经验的深度融合；有利于加快提高人民生活质量，满足学生日益增长的旅游需求，从小培养学生文明旅游意识，养成文明旅游行为习惯。近年来，各地积极探索开展研学旅行，部分试点地区取得显著成效，在促进学生健康成长和全面发展等方面发挥了重要作用。二、定位与宗旨 目前大多数研学旅行还处在研究开发状态，良莠不齐，市场认可度不够，家长热度不高（尤其省内）。这是我们的机遇，也是挑战，我们的定位是要打造出一个学校认可、家长认可、学生认可的研学品牌，让学生在研学中学到东西。 三、具体实施 （一）方案A：纯旅游研学 本方案以若干旅游景点为研学地点，前期采取跟旅行社合作的方式（合作方式有待探讨），研学的核心（课件+“内容”）内容采取跟大学历史系或者旅游系的老师合作。 该方案的优点：该方案采用跟旅行社合作，研学路线可以借用

旅行社的优势，资源充分整合，老师和家长的路线选择多，可以极大丰富学生的课外知识，并且可以开展夏令营和冬令营活动。缺点是要综合考虑各个年龄段的学生，路线过多，会导致前期工作准备不够充足。 方案细节初步安排如下： 1、前期工作（3月20日-3月30日）： （1）与某个旅行社达成合作关系（目前有合作意向的有康辉旅行社）； （2）与某个大学的历史或者旅游系老师达成合作关系，负责研学核心内容的开发，包括路线的选择和内容的开发 （3）完成计划的策划和确定具体实施细节。 2、中期工作（4月1日-5月30日） （1）4月1日-4月15日与旅行社和老师确定最终的研学路线； （2）4月15日-5月30日一个半月的时间根据最终具体的研学路线，来做具体的研学课件和研学内容，研究出研学到底应该让学生学到什么，怎么保证学生能学到这些； （3）同时根据最终确定的研学方案做好定价方案，在这个过程中要充分进行调研，进学校、访家长，做到收费合理； （4）根据做好的方案做好线上推广，把做好的资料全部上传到线上，可以参考北京世纪明德。

基于机器学习的文本分类方法

基于机器学习算法的文本分类方法综述 摘要：文本分类是机器学习领域新的研究热点。基于机器学习算法的文本分类方法比传统的文本分类方法优势明显。本文综述了现有的基于机器学习的文本分类方法，讨论了各种方法的优缺点，并指出了文本分类方法未来可能的发展趋势。 1.引言 随着计算机技术、数据库技术，网络技术的飞速发展，Internet的广泛应用，信息交换越来越方便，各个领域都不断产生海量数据，使得互联网数据及资源呈现海量特征，尤其是海量的文本数据。如何利用海量数据挖掘出有用的信息和知识，方便人们的查阅和应用，已经成为一个日趋重要的问题。因此，基于文本内容的信息检索和数据挖掘逐渐成为备受关注的领域。文本分类(text categorization，TC)技术是信息检索和文本挖掘的重要基础技术，其作用是根据文本的某些特征，在预先给定的类别标记(label)集合下，根据文本内容判定它的类别。传统的文本分类模式是基于知识工程和专家系统的，在灵活性和分类效果上都有很大的缺陷。例如卡内基集团为路透社开发的Construe专家系统就是采用知识工程方法构造的一个著名的文本分类系统，但该系统的开发工作量达到了10个人年，当需要进行信息更新时，维护非常困难。因此，知识工程方法已不适用于日益复杂的海量数据文本分类系统需求[1]。20世纪90年代以来，机器学习的分类算法有了日新月异的发展，很多分类器模型逐步被应用到文本分类之中，比如支持向量机(SVM，Support Vector Machine)[2-4]、最近邻法(Nearest Neighbor)[5]、决策树(Decision tree)[6]、朴素贝叶斯(Naive Bayes)[7]等。逐渐成熟的基于机器学习的文本分类方法，更注重分类器的模型自动挖掘和生成及动态优化能力，在分类效果和灵活性上都比之前基于知识工程和专家系统的文本分类模式有所突破，取得了很好的分类效果。 本文主要综述基于机器学习算法的文本分类方法。首先对文本分类问题进行概述，阐述文本分类的一般流程以及文本表述、特征选择方面的方法，然后具体研究基于及其学习的文本分类的典型方法，最后指出该领域的研究发展趋势。 2．文本自动分类概述 文本自动分类可简单定义为：给定分类体系后，根据文本内容自动确定文本关联的类别。从数学角度来看，文本分类是一个映射过程，该映射可以是一一映射，也可以是一对多映射过程。文本分类的映射规则是，系统根据已知类别中若干样本的数据信息总结出分类的规律性，建立类别判别公式或判别规则。当遇到新文本时，根据总结出的类别判别规则确定文本所属的类别。也就是说自动文本分类通过监督学习自动构建出分类器，从而实现对新的给定文本的自动归类。文本自动分类一般包括文本表达、特征选取、分类器的选择与训练、分类等几个步骤，其中文本表达和特征选取是文本分类的基础技术，而分类器的选择与训练则是文本自动分类技术的重点，基于机器学习的文本分来就是通过将机器学习领域的分类算法用于文本分类中来[8]。图1是文本自动分类的一般流程。

深度文本匹配综述_庞亮

网络出版时间：2016-09-20 21:04:43 网络出版地址：https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,/kcms/detail/11.1826.TP.20160920.2104.006.html 第39卷计算机学报Vol. 39 深度文本匹配综述 庞亮1),2)3)兰艳艳1)2) 徐君1)2) 郭嘉丰1)2) 万圣贤1),2)3) 程学旗1)2) 1)(中国科学院网络数据科学与技术重点实验室北京 100190) 2)(中国科学院计算技术研究所,北京 100190) 3)(中国科学院大学,北京100190) 摘要自然语言理解的许多任务，例如信息检索、自动问答、机器翻译、对话系统、复述问题等等，都可以抽象成文本匹配问题。过去研究文本匹配主要集中在人工定义特征之上的关系学习，模型的效果很依赖特征的设计。最近深度学习自动从原始数据学习特征的思想也影响着文本匹配领域，大量基于深度学习的文本匹配方法被提出，我们称这类模型为深度文本匹配模型。相比于传统方法，深度文本匹配模型能够从大量的样本中自动提取出词语之间的关系，并能结合短语匹配中的结构信息和文本匹配的层次化特性，更精细地描述文本匹配问题。根据特征提取的不同结构，深度文本匹配模型可以分为三类：基于单语义文档表达的深度学习模型、基于多语义文档表达的深度学习模型和直接建模匹配模式的深度学习模型。从文本交互的角度，这三类模型具有递进的关系，并且对于不同的应用，具有各自性能上的优缺点。本文在复述问题、自动问答和信息检索三个任务上的经典数据集上对深度文本匹配模型进行了实验，比较并详细分析了各类模型的优缺点。最后本文对深度文本模型未来发展的若干问题进行了讨论和分析。 关键词文本匹配；深度学习；自然语言处理；卷积神经网络；循环神经网络 中图法分类号TP18 论文引用格式： 庞亮，兰艳艳，徐君，郭嘉丰，万圣贤，程学旗，深度文本匹配综述，2016，V ol.39,在线出版号No. 128 Pang Liang，Lan Yanyan，Xu Jun，Guo Jiafeng，Wan Shengxian ，Cheng Xueqi，A Survey on Deep Text Matching，2016，V ol.39,Online Publishing No.128 A Survey on Deep Text Matching Pang Liang 1),2)3)Lan Yanyan 1)2) Xu Jun 1)2) Guo Jiafeng 1)2)Wan Shengxian 1),2)3) Cheng Xueqi 1)2) 1)(CAS Key Lab of Network Data Science and Technology, Beijing100190) 2)(Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing100190) 3)(University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190) Abstract Many problems in natural language processing, such as information retrieval, question answering, machine translation, dialog system, paraphrase identification and so on, can be treated as a problem of text ——————————————— 本课题得到国家重点基础研究发展计划(973)(No. 2014CB340401, 2013CB329606)、国家自然科学基金重点项目(No.61232010, 61472401, 61425016, 61203298)、中国科学院青年创新促进会(No. 20144310，2016102)资助.庞亮(通讯作者)，男，1990年生，博士，学生，计算机学会(CCF)学生会员（59709G），主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: pangliang@https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,.兰艳艳，女，1982年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员（28478M）,主要研究领域为统计机器学习、排序学习和信息检索.E-mail: lanyanyan@https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,.徐君，男，1979年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: junxu@https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,.郭嘉丰，男，1980年生，博士，副研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为信息检索与数据挖掘.E-mail: guojiafeng@https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,.万圣贤，男，1989年生，博士，学生，主要研究领域为深度学习与文本挖掘.E-mail: wanshengxian@https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,.程学旗，男，1971年生，博士，研究员，计算机学会(CCF)会员, 主要研究领域为网络科学、互联网搜索与挖掘和信息安全等.E-mail: cxq@https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,.

初步设计文件内容和深度要求

初步设计文件内容和深度要求 初步设计文件应由有相应资质的设计单位提供，若为多家设计单位联合设计的，应由总包设计单位负责汇总设计资料。初步设计文件包括说明、资料和图纸等部分。文件须装订成A3文本图册(大图可折成A3规格)，并加盖建设方、设计方、报建人、注册建筑师、注册结构工程师图章。设计文件上签字、盖章应符合《中华人民共和国注册建筑师条例实施细则》、《中华人民共和国注册结构工程师实施细则》的有关规定。 文件应按：透视效果图、设计单位技术负责人、设计人员名单(签名、盖章)、市城市规划管理部门对项目的历次批文复印件、设计总说明、分专业说明、分专业图纸等顺序装订(含设计概算)。各专业图纸须签字齐全。 文件的质量、内容和深度要符合国家和省、市的有关规定和要求。建筑工程除按建设部《关于批准＜建筑工程设计文件编制深度的要求＞通知》(建设〔1992〕102号)规定外，还应满足以下要求： (一)设计说明部分应包括：总说明及建筑篇、结构篇、给水排水篇、电气篇(强电、弱电)、空调与通风篇、消防篇、人防篇、环境设计与保护篇、劳动安全篇、概算篇等各专业篇章说明。 l、设计总说明应包括：设计依据(各种文件、法规、地理、气候条件)、工程概况、工程设计的范围及规模、设计的特点及指导思想、交通组织及停车、园林绿化布置及指标、消防、环保、劳动保护、职业卫生、人防、建筑设计的原则和标准、室内外装修标准、设备、电气系统标准及用量组成、外部市政条件、节水节电等措施、生产工艺流程及特点、结构选型及特点、抗震设防、存在的问题、总指标(主要技术经济指标、总概算投资额，水、电、建材消耗量)等。 2、建筑篇说明内容包括：设计依据、工程概况、场地条件及总平面设计、竖向设计、交通环境设计、功能布局、水平及垂直交通设计、单位平面、立面、剖面设计，地下室及屋面防水措施、门窗表、主要技术经济指标(总用地面积、总建筑面积、地上建筑面积、地下建筑面积、地面建筑基底面积、覆盖率、容积率、绿地率等)。 3、结构篇说明内容包括：设计依据、工程概况、工程地质概况、荷载取值、抗震设防烈度、结构安全等级及抗震等级、材料选用、结构设计(结构选型、基础

Deep-Learning深度学习译文

深度学习 【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能+ 机器人”专题，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文，深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和核心优势。 原文摘要：深度学习可以让那些拥有多个处理层的计算模型来学习具有多层次抽象的数据的表示。这些方法在许多方面都带来了显著的改善，包括最先进的语音识别、视觉对象识别、对象检测和许多其它领域，例如药物发现和基因组学等。深度学习能够发现大数据中的复杂结构。它是利用BP算法来完成这个发现过程的。BP算法能够指导机器如何从前一层获取误差而改变本层的内部参数，这些内部参数可以用于计算表示。深度卷积网络在处理图像、视频、语音和音频方面带来了突破，而递归网络在处理序列数据，比如文本和语音方面表现出了闪亮的一面。 机器学习技术在现代社会的各个方面表现出了强大的功能：从Web搜索到社会网络内容过滤，再到电子商务网站上的商品推荐都有涉足。并且它越来越多地出现在消费品中，比如相机和智能手机。 机器学习系统被用来识别图片中的目标，将语音转换成文本，匹配新闻元素，根据用户兴趣提供职位或产品，选择相关的搜索结果。逐渐地，这些应用使用一种叫深度学习的技术。传统的机器学习技术在处理未加工过的数据时，体现出来的能力是有限的。几十年来，想要构建一个模式识别系统或者机器学习系统，需要一个精致的引擎和相当专业的知识来设计一个特征提取器，把原始数据（如图像的像素值）转换成一个适当的内部特征表示或特征向量，子学习系统，通常是一个分类器，对输入的样本进行检测或分类。特征表示学习是一套给机器灌入原始数据，然后能自动发现需要进行检测和分类的表达的方法。深度学习就是一种特征学习方法，把原始数据通过一些简单的但是非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达。通过足够多的转换的组合，非常复杂的函数也可以被学习。对于分类任务，高层次的表达能够强化输入数据的区分能力方面，同时削弱不相关因素。比如，一副图像的原始格式是一个像素数组，那么在第一层上的学习特征表达通常指的是在图像的特定位置和方向上有没有边的存在。第二层通常会根据那些边的某些排放而来检测图案，这时候会忽略掉一些边上的一些小的干扰。第三层或许会把那些图案进行组合，从而使其对应于熟悉目标的某部分。随后的一些层会将这些部分再组合，从而构成待检测目标。深度学习的核心方面是，

江南营江南深度研学之旅1

江南营-江南深度研学之旅（1)

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诗梦江南，入画寻踪 ——长清区实验小学江南深度研学实践 之旅 【课程简介】 一道水,一架桥，一支橹声,隽秀婉约的杭州绍兴聚合了太多的历史文化。此次研学活动旨在让同学们了解祖国江南，同时感受一场从远古传说，到春秋的吴越文化，到南北朝的文人风骨,再到明清以及近代的大儒伟人的历史盛宴。活动中，同学们将一起寻访王羲之、蔡元培、鲁迅、周恩来等名人伟人故里,穿越历史,陶冶爱国之志,体悟文化魅力；一起走进沈园,欣赏宋代江南私家园林的秀美景观，探寻园林蕴含的文化内涵；一起游历西湖,领略“淡妆浓抹总相宜”的如画美景；一起走进综合性人文科学博物馆浙江博物馆、中国黄酒博物馆，全面了解浙江历史文化。 【课程特色】 ●文化名镇江南风采 ●穿越时空触摸历史 【行程简表】 时间课程安排课程主题课程链接 第一天上午乘坐高铁前往杭州:车次G63 济南-杭州东 0７:23-1１：５３辅导员接站读万卷书行万里路下午参观钱塘江、六和塔看天下第一潮登镇潮六和塔追寻江畔的历史故事 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享 实践－辅导员指导学生完成课程手 册 第二天上午 游历杭州西湖置身如画美景感受西湖柔情参观苏堤、孤山、曲院风荷 浙江博物馆参观历史展品考察浙江文化感受历史文化的沉淀 下午灵隐寺、飞来峰登山览胜景寺宇悟佛心登山参观庙宇,了解佛教文化 晚上研学课程指导分组讨论课程，研学收获分享实践-辅导员指导学生完成课程手册 第三天上午探访鲁迅故里探寻书中世界亲访三味书屋追寻鲁迅先生的足迹 下午 游览沈园漫步江南园林,探寻文化内涵 人文－体味江南风情/建筑-江南园林建 筑风格 参观黄酒博物馆参观历史文物体悟江南魅力历史-绍兴历史文化 晚上 大善塔 仓桥直街 漫步古城小道欣赏绍兴夜色实践-实地感受，见景抒情 第四天上午书圣故里历史街区历游文人旧地感受文化魅力人文-文人旧所、大家荟萃

文本情感分类研究综述

Web文本情感分类研究综述 王洪伟/刘勰/尹裴/廖雅国 2012-9-27 14:55:59 来源：《情报学报》(京)2010年5期【英文标题】Review of Sentiment Classification on Web Text 【作者简介】王洪伟，男，1973年生，博士，副教授／博士生导师，研究方向：本体建模和情感计算，E-mail:hwwang@https://www.360docs.net/doc/df5235730.html,。同济大学经济与管理学院，上海200092； 刘勰，男，1985年生，硕士研究生，研究方向：数据挖掘与情感计算。同济大学经济与管理学院，上海200092； 尹裴，女，1986年生，硕士研究生，研究方向：商务智能。同济大学经济与管理学院，上海200092； 廖雅国，男，1954年生，博士，教授，研究方向：人工智能与电子商务。香港理工大学电子计算学系，香港 【内容提要】对用户发表在Web上的评论进行分析，能够识别出隐含在其中的情感信息，并发现用户情感的演变规律。为此，本文对Web文本情感分类的研究进行综述。将情感分类划分为三类任务：主客观分类、极性判别和强度判别，对各自的研究进展进行总结。其中将情感极性判别的方法分为基于情感词汇语义特性的识别和基于统计自然语言处理的识别方法。分析了情感分类中的语料库选择和研究难点。最后总结了情感分类的应用现状，并指出今后的研究方向。

Analyzing the users' reviews on the Web can help us to identify users' implicit sentiments and find the evolution laws of their emotion. To this end, this paper is a survey about the sentiment classification on the Web text. We divided the process of classification into three categories:subjective and objective classification,polarity identification and intensity identification and respectively summarize the resent research achievements in these fields. We also sorted the methods of polarity identification into two types: one is based on the emotional words with semantic characteristics, while the other statistic methods of natural language processing. What is more, the choice of corpus and potential research problems are discussed. At last, this paper summarized the status quo of application and pointed out the direction of future research. 【关键词】Web文本/情感分类/综述/主观性文本Web texts/Sentiment classification/Survey/Subjective text 随着互联网的流行，Web文本成为我们获取信息、发表观点和交流情感的重要来源。特别是随着Web2.0技术的发展，网络社区、博客和论坛给网络用户提供了更宽广的平台来交流信息和表达意见。这些文章和言论往往包含有丰富的个人情感，比如对某部大片的影评，对某款手机的用户体验等，其中蕴含着巨大的商业价值。如何从这些Web文本中进行情感挖掘，获取情感倾向已经成为当今商务智能领域关注的热点。所谓情感分析(sentiment analysis)，就是确定说话人或作者对某个特定主题的态度。其中，态度可以是他们的判断或者评估，他们（演说、写作时）的情绪状态，或者有意（向受众）传递的情感信息。因此，情感分

建筑设计方案报建文本深度要求

（一）、基本规定 一、文本制做应采用统一格式，一般为A 3。" 二、建筑方案设计文件编排顺序： 1 .封面： 标明项目名称、编制日期、建设单位及设计单位名称。 2、菲页： 设计单位资质章、设计人员签名、设计单位企业法人营业执照（复印件）和工程设计证书（复印件）等。 3.设计文件目录 4 .设计说明 5 .设计图纸： 总平面图（或用地规划图）、方案一建筑效果图及建筑设计图（平、立、剖）、方案二建筑效果图及建筑设计图（平、立、剖）。其它方案顺延。 6 .技术分析图： 根据项目特点提供相应的功能分析图、交通分析图、环境绿化景观分析图、日照分析图、内部流线分析图等 三、所有图纸和图板都应按比例绘制或制作。图板应注明建设单位、设计单位、工程名称和图名。 四、文字说明部分应采用WORD文挡格式。 （二）、设计说明内容要求 一、设计依据和设计要求

二、建筑设计说明： 建筑构思说明，概述场地现状和周边环境；规划场地内原有建筑的利用和保护，古树、名木、植被保护方案；道路布置、交通分析、停车场地设置、消防措施等。 建筑平面布局交通组织和功能分析；建筑的空间构成及立面设计；当地形较复杂时应做竖向设计说明； 三、主要技术经济指标 第二区 建筑设计方案要求 关于建筑设计方案文本要求 1.封面 要求： 必须注明建设项目、建设单位、设计单位、方案完成日期，并加盖建设单位公章及设计单位资质章。 2.方案设计说明及指标明细表 要求： 说明书按照规划、建筑、绿化、供电、供水、排水、电讯、人防、消防、环保、暖通、节能等顺序；指标明细表需按照申报的建筑设计方案实际设计面积进行核算。 3.现状分析图及照片 要求： 标明建设用地现状自然地形地貌、道路、绿化、工程管线及各类用地内建筑的范围、性质、层数、质量、单位名称，以及规划四至范围影响范围内的建