基本分类

摘要： 数学学科德育是学生德育体系的一个重要组成部分,数学学科德育内容是开展数学学科德育实践活动与理论研究的先导性问题。基于20世纪以来我国历次颁发的课程标准(教学大纲)中数学学科德育内容的分析,首先提出了数学学科德育内容的基本分类;其次分析了数学学科德育内容的演变特点;最后展望了数学学科德育内容的研究重点。

摘要： 颤音(Vibrato)通常被定义为可以听见的有规律震动或波动的单音,其波动间距不超过半音或全音的四分之三.这样的音高变化通常被耳朵感知为具有某种特定的音质,而没有任何音高上的误差.文章通过对颤音的基本概念及运动原理进行分析,阐述颤音的基本分类,提出颤音的基础练习方法,探究颤音在声乐演唱和教学中的实践规律.

摘要： 党的十八届四中全会以全面推进依法治国为主题,这在我们党的历史上是第一次,具有里程碑和划时代的意义。这次全会明确提出“要加强党内法规制度建设,完善党内法规制定体制机制,形成配套完备的党内法规制度体系,运用党内法规把党要管党、从严治党落到实处,促进党员、干部带头遵守国家法律法规。”这是一个突出亮点,也是一个重大的理论创新,为中国特色社会主义法学增添了新内容。该文对党内法规制度的基本分类进行梳理,拟对进一步完善党内 法规制度建设提供借鉴。

摘要： 国内生产总值(GDP)使用核算是从最终需求角度观察宏观经济运行情况的有效工具,是制定宏观经济政策的重要依据.中国于20世纪80年代末建立了GDP使用核算制度,30年来,为适应中国社会主义市场经济发展的实际情况和宏观经济分析及管理工作的需要,针对中国政府统计改革的不断推进和国民经济核算国际标准的变化,中国GDP使用核算的资料来源和计算方法不断改进,在宏观经济分析和管理工作中发挥越来越重要的作用.但是一些学者认为,中国GDP使用核算所使用的原始数据,例如住户调查中的居民消费支出数据存在低估的问题,投资统计中的固定资产投资数据存在高估的问题,所以对中国GDP使用核算存在质疑.实际上,经过多年的改革和发展,中国GDP使用核算对所使用的原始数据要进行一系列评估和调整.本文对经过多年改革和发展后的中国GDP使用核算的主要资料来源和具体计算方法进行详细阐述,对中国GDP使用核算的进一步改革进行探讨.相信对用户准确了解中国GDP使用核算和正确使用数据会有帮助.

摘要： 国内生产总值(GDP)使用核算是从最终需求角度观察宏观经济运行情况的有效工具,是制定宏观经济政策的重要依据。中国于20世纪80年代末建立了GDP使用核算制度,30年来,为适应中国社会主义市场经济发展的实际情况和宏观经济分析及管理工作的需要,针对中国政府统计改革的不断推进和国民经济核算国际标准的变化,中国GDP使用核算的资料来源和计算方法不断改进,在宏观经济分析和管理工作中发挥越来越重要的作用。但是一些学者认为,中国GDP使用核算所使用的原始数据,例如住户调查中的居民消费支出数据存在低估的问题,投资统计中的固定资产投资数据存在高估的问题,所以对中国GDP使用核算存在质疑。实际上,经过多年的改革和发展,中国GDP使用核算对所使用的原始数据要进行一系列评估和调整。本文对经过多年改革和发展后的中国GDP使用核算的主要资料来源和具体计算方法进行详细阐述,对中国GDP使用核算的进一步改革进行探讨。相信对用户准确了解中国GDP使用核算和正确使用数据会有帮助。

摘要： 互联网经济的发展已经从根本上触及了国民经济核算的基础理论。本文由国民经济核算基本分类入手,从国民经济核算的主体分类与客体分类两方面系统地研究互联网经济和由互联网经济衍生的其他新型经济模式对机构部门分类、行业部门分类、经济活动分类及国民经济其他行业分类等方面的影响。研究认为:为准确刻画互联网革命背景下国民经济的运行情况,应细化机构部门分类,引入"互联网企业部门";拓宽国民经济行业分类体系,添加"电子商务服务业";完善经济流量交易的划分,将"内容与媒体产品交易"纳入其中等。互联网经济衍生出的分享经济、平台经济等新型经济模式方兴未艾,故国民经济各基本分类应做出不同程度的扩展与修订,以应对互联网经济对传统国民经济核算带来的重要挑战。

摘要： 建立全球性的通用会计准则已成为趋势.会计要素与会计科目是会计准则制定的重要内容,是对会计对象的基本分类和进行会计核算的基础,两者基本分类之间既高度相关,又显著差异,遵循着对应设置、拆分配比、拆分单列、损益合并、权益合并、考虑特殊六条演进路径.本文首先从设置目标、服务对象、具体用途三个方面规范研究,为两者基本分类差异提供合理理论解释,提出会计要素具有鲜明的外部性、高层级、统一性特征,而会计科目则具有鲜明的内部性、低层级、灵活性特征;其次,以生产制造企业主营业务利润形成过程为例的实证研究,为两者基本分类差异提供充分实务论证;最后,通过中、美会计要素基本分类对比,提出加快会计要素与会计科目基本分类改革,对推进我国会计准则国际趋同,引导社会资源配置具有重要战略意义.

摘要： 卡内基高等教育机构分类是当今世界上具有重要影响的高等教育机构分类体系.40年来,卡内基教学促进基金会共推出了1973版、1976版、1987版、1994版、2000版、2005版和2010版7个高等教育机构分类版本.通过对各版本卡内基高等教育机构分类的结构框架、分类标准、机构数量等的对比分析,发现其具有分类目的明确、分类结构稳定和分类体系完善等显著特征,并呈现出新的发展趋势,对于加快建设和完善我国高等教育机构分类体系具有重要的借鉴意义.

摘要： 视频的制作主要由前期的拍摄和后期的编辑制作两部分构成.视频编辑对视频的最终质量起着至关重要的作用.随着科技进步,越来越多普通人也能够接触到视频编辑,视频编辑看似操作简单,但要制作出精美的、高质量的视频,还需要有专业知识和技术的支持.本文先简单地介绍了视频编辑的基本分类和一些常用的视频编辑软件,并在此基础上,初步探讨了在视频编辑中一些实用的技巧和经验,希望能给予视频编辑入门者一些参考与启发.

摘要： 本申请提供一种文本分类模型的训练方法、文本分类方法、装置和设备，该方法包括：获取多条浏览器的历史弹窗内的文本信息；对每个文本信息进行分词处理，根据分词结果确定出每个文本信息对应的第一特征向量；对第一特征向量进行聚类，得到至少一个文本信息组；从每个文本信息组中，分别选出至少一条目标文本信息，并对每个目标文本信息添加类型标识，以形成至少一个文本信息模板；根据至少一个文本信息模板，对初始文本分类模型进行训练，得到文本分类模型。通过该方法，能够解决现有技术中无法对浏览器弹窗日志进行分析的问题，基于训练得到的文本分类模型对系统进行监测和分析，能够提高系统运维效率。

摘要： 本申请涉及一种文本分类模型构建方法与文本分类方法。所述方法包括：获取携带类别标签的样本文本数据以及初始文本分类模型，初始文本分类模型包括Doc2vec模型层和逻辑回归模型层；根据样本文本数据训练Doc2vec模型层，得到与样本文本数据中各样本句对应的样本句子向量；根据类别标签和样本句子向量，训练逻辑回归模型层，得到稳定的Doc2vec模型层和逻辑回归模型层；根据稳定的Doc2vec模型层和逻辑回归模型层，得到文本分类模型。采用本方法能够得到可用于实现准确文本分类的文本分类模型，从而可以利用该文本分类模型进行文本挖掘，提高问题挖掘效率。

摘要： 本申请公开了一种文本分类模型训练方法、装置、文本分类方法及装置，属于数据控制技术领域。该方法主要包括：利用初始语言模型对多个无类别标注的待分类文本进行训练，获得自训练模型；利用预先获取的至少一个具有类别标注的分类文本，对自训练模型进行训练，获得对应的带类别标注模型；将待分类文本输入到带类别标注模型中，生成多个无类别标注的待分类文本分别对应的伪标注文本；根据伪标注文本，对带类别标注模型进行训练，获得文本分类模型。利用自训练从海量无标注的待分类文本中学习的优势，结合自监督方法产生大量伪标注文本，通过监督学习的方式增强模型，促进模型取得更好的鲁棒性与准确率，以生成更为准确的分类文本。

摘要： 提供带角色的文本分类模型以及对话文本分类方法及装置。该模型包括：语句编码层、语句匹配层、语句分类层和对话分类层；对话文本经过语句编码层，其中的多个语句被编码为多个语句向量；多个语句向量经过语句匹配层，被分别归类为至少两个角色，构建每个语句向量的上下文语义表示，并基于每个语句向量及其对应的上下文语义表示构建上下文增强的语句向量；上下文增强的语句向量经过语句分类层，与相应的角色向量进行拼接，得到带角色信息的语句向量，并得到对应的风险预测结果；所有语句向量的风险预测结果经过对话分类层，被聚合得到对话文本的风险预测结果。该模型将对话文本中的角色和语句关联建模，从而得到与角色相关的风险预测结果。

摘要： 一种文本分类模型训练方法、文本分类方法、装置及电子设备。所述训练方法包括：获取第一文本样本集(101)，将第一文本样本集输入至文本分类模型得到第一预测结果(102)，若第一预测结果不满足预设条件，则对文本分类模型进行调整(105)，将第二样本集输入到调整后的文本分类模型中，直至文本分类模型的预测结果满足预设条件为止(107)。

摘要： 本公开提供了一种文本分类方法、文本分类模型的训练方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，具体涉及文字识别领域、深度学习领域和图像处理领域，可应用于提取文档信息等场景。文本分类方法的具体实现方案为：根据待处理图像的图像特征和待处理图像包括的多个字段，确定多个字段中每个字段的文本特征；根据多个字段的多个文本特征和多个字段在待处理图像中的多个位置信息，确定每个字段的结构特征；以及根据每个字段的文本特征和每个字段的结构特征，确定每个字段的类别。

摘要： 本申请实施例提供了一种文本分类方法、文本分类装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取待分类的原始文本；通过预设的主题词识别模型对原始文本进行主题词识别，得到实体主题词；对原始文本和实体主题词进行拼接处理，得到目标嵌入特征向量；通过预设的文本分类模型和参考分类标签对目标嵌入特征向量进行分类概率计算，得到每一参考分类标签对应的分类概率值；根据分类概率值对参考分类标签进行筛选处理，得到原始文本的目标分类标签。本申请实施例能够提高文本分类的准确性。

摘要： 本申请公开了一种文本分类方法、文本分类装置、存储介质及电子装置，涉及智能家居技术领域，该文本分类方法包括：接收用户发出的语音交互指令，并将语音交互指令转换为待分类文本；采用已训练的改进卷积神经网络模型中的至少两个不同的卷积网络分别提取待分类文本的子特征数据，并将各子特征数据进行拼接，以获得目标特征数据，卷积网络包括池化层和至少一个卷积层；将目标特征数据输入已训练的改进卷积神经网络模型的全连接层中，根据目标特征数据对待分类文本进行意图类别的分类，以确定对应的目标意图类别；根据目标意图类别控制目标家居设备执行对应的操作。本申请提供的方法能够在保证模型的训练和分类速度的同时提高分类的准确率。

摘要： 本申请实施例提供了一种样本分类模型的训练方法和装置、样本分类方法和装置，属于人工智能技术领域。该训练方法包括：获取原始训练集；其中，原始训练集包括至少两个原始训练数据；对原始训练数据进行增强处理，得到原始增强数据；根据预设的原始编码模型对原始训练数据进行编码处理，得到训练编码数据，根据原始编码模型对原始增强数据进行编码处理，得到增强编码数据；对增强编码数据进行聚类处理，得到对应的聚类中心；根据聚类中心、增强编码数据和训练编码数据，构建得到正样本对和负样本对；根据正样本对和负样本对原始编码模型进行对比学习训练，得到目标分类模型。本申请实施例的技术方案，能够提高样本分类的准确性。

摘要： 本发明公开了一种小样本多标签文本分类模型训练方法、小样本多标签文本分类方法、装置、计算设备及计算机存储介质。该方法通过从文本标签对应的标注样本文本中提取关键短语，根据关键短语实现提示模板的扩充，并基于提示模板来实现数据增广，从而实现了基于小样本的标注样本文本进行模型训练，克服了大规模有标注的文本不可得的缺陷，而且提升了文本分类模型的训练效率，无需人工花费较长时间进行标注，降低了人工成本以及时间成本。