新篇章

摘要： 贯彻落实好党的十九届六中全会精神,就是要深刻把握理想信念和初心使命的时代要求,创造无愧于新时代的新业绩。党的十九届六中全会是在党成立100周年的重要时刻,在“两个一百年”奋斗目标历史交汇关键节点上召开的一次重要会议。全会通过的《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》(以下简称《决议》),系统总结了党的百年奋斗重大成就和历史经验,强调全党要坚持唯物史观和正确史观。

摘要： 技能兴鲁,赋能未来。2022年2月25日-27日,山东赛区预赛在山东信息职业技术学院举行。本次预赛由山东交通职业学院承办,山东信息职业技术学院协办,郑州捷安高科股份有限公司全程提供技术支持。受疫情影响,本次比赛完全采用闭环管理。山东交通职业学院与山东信息职业技术学院积极携手、联合办赛,充分响应赛项执委会要求,在严峻的疫情形势下,依然克服重重阻力,坚持高标准、严要求,把组织工作做细做实,为参赛选手提供精心保障和热情服务,确保竞赛规范公平安全有序进行。比赛历时3天,来自山东省内9所院校的学生们展开激烈角逐。

摘要： 2021年是我国"十四五"开局之年,中央一号文件连续第十八年聚焦"三农"问题。一号文件提出,要实现巩固拓展脱贫攻坚成果同乡村振兴有效衔接,把全面推进乡村振兴作为实现中华民族伟大复兴的一项重大任务。作为农民朋友致富帮手和生活益友的《农家致富》杂志,积极顺应时代发展要求和农民朋友对美好生活的向往,为全面推进乡村振兴贡献自己的一份力量。

摘要： 黄河孕育了灿烂的中华文明,利用、保护、治理好黄河是一代又一代人不息的追求。如今,党中央又擘画出黄河新蓝图,黄河文化保护传承掀开了新篇章,河南进入高质量发展的“黄河时代”。“怎样把黄河文化保护传承弘扬做好做大做强,是河南也是全国的一个重要任务。”

摘要： 2022年1月26日,江铃汽车股份有限公司(以下简称“江铃汽车”)与福特汽车公司(以下简称“福特汽车”)共同出资设立的江铃福特汽车科技(上海)有限公司(以下简称“江铃福特科技”)正式官宣成立,以“挑战者”姿态开启江铃福特科技乘用车战略全新篇章。

摘要： 仪征市月塘镇本着“为侨服务”的宗旨,围绕镇党委政府中心工作,不断凝聚海外侨界爱国友好力量,努力拓展侨界同心圆,同心助力月塘镇高质量发展。摸家底、搭架子、建阵地,筑牢侨务工作“四梁八柱”注重摸清底数,理清发展思路.坚持服务大局和为侨服务相统一,加强问题调研。

摘要： 2月23日上午,宁波市第十四次党代会开幕。彭佳学同志向大会作题为《胸怀两个大局服务国之大者勇担时代大任为加快建设现代化滨海大都市而努力奋斗》的报告。今后五年,宁波将扛起新发展阶段历史使命,开创现代化滨海大都市建设新局面。

摘要： 2021年12月23日,江苏省政府召开了农房和村庄现代化建设新闻发布会。会议指出,江苏将持续推动农村危房改造、特色田园乡村建设、农村人居环境改善等工作,建设新时代鱼米之乡,让农民"住有安居、住有宜居",让村庄"留住乡愁、各美其美",奋力谱写农房和村庄现代化建设新篇章。

摘要： 2021年以来,陕西省榆林市各级各类社会组织党组织紧紧围绕“学党史、悟思想、办实事、开新局”总要求,以“学习党史办实事社会组织我先行”主题活动为契机,推动党史学习教育“我为群众办实事”实践活动持续走深走实,用心用情用力解决群众的操心事、烦心事、揪心事,为奋力谱写榆林高质量发展新篇章凝聚强大动能。

摘要： 党的十九届六中全会审议通过百年党史上第三个历史决议,全面系统总结党的百年奋斗重大成就和历史经验,着重阐释党的十八大以来党和国家事业取得的历史性成就、发生的历史性变革,强调深刻领会“两个确立”的决定性意义,有力推动全党进一步统一思想、统一意志、统一行动,具有重大现实意义和深远历史意义。

摘要： 本发明公开了一种基于双语篇章结构信息的译文篇章完整性评估方法，包括以下步骤：步骤1：从目标端篇章结构树上抽取用于构建目标端篇章单元完整性模型的训练语料；步骤2：利用步骤1生成的训练语料构建目标端篇章单元完整性模型；步骤3：将目标端篇章单元完整性模型融入对数线性翻译模型中，并采用适应性解码方式进行译文生成。本发明提出的方法借助了双语篇章结构信息，使得解码器能充分恰当地利用基于双语篇章语言知识的语义完整性信息，来进一步提高当前统计机器翻译的译文质量。

摘要： 本发明提供一种基于篇章结构图卷积网络的隐式篇章关系分析方法和系统，包括S1，输入文章；S2，通过分类器识别篇章关系，其中，分类器的构建方法包括：S21、获取语料库样本和篇章关系类别，对样本进行预处理以获得篇章段落和样本的词向量；S22、将篇章段落中的论元输入Bi‑LSTM编码，获取样本的局部句子特征；S23、构建篇章结构图；S24、篇章结构图卷积，以获得样本的全局句子特征；S25、融合样本的全局句子特征和局部句子特征，并作为输入，将篇章关系类别作为输出，训练分类器。通过本发明，有效利用了上下文信息，提升了隐式篇章关系识别的准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于双语篇章结构信息的译文篇章完整性评估方法，包括以下步骤：步骤1：从目标端篇章结构树上抽取用于构建目标端篇章单元完整性模型的训练语料；步骤2：利用步骤1生成的训练语料构建目标端篇章单元完整性模型；步骤3：将目标端篇章单元完整性模型融入对数线性翻译模型中，并采用适应性解码方式进行译文生成。本发明提出的方法借助了双语篇章结构信息，使得解码器能充分恰当地利用基于双语篇章语言知识的语义完整性信息，来进一步提高当前统计机器翻译的译文质量。

摘要： 本发明属于文本数据识别领域，具体涉及了一种篇章级事件抽取方法、系统和设备，旨在解决现有的文本数据事件抽取方法，无法从篇章的层面考虑对事件的抽取，没有提供事件描述跨句跨段的应对方法的问题。本发明包括通过神经网络特征提取器选出主题句；并通过神经网络分类器获得事件句；进而获得事件句词向量和事件句上下文词向量，并通过指针网络获取事件要素和事件要素位置；获取所有能够完整组成事件的事件要素组合；将同属于一个事件要素组合的事件要素进行特征提取，获得要素‑要素特征；将所有的所述要素‑要素特征进行拼接，将拼接要素组合选出能构成事件的要素组合。本发明从篇章的层面考虑对事件的抽取，提高了事件抽取的准确性。

摘要： 本发明中提供了一种篇章级文本的层级多标签分类方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：得到有监督文本数据集；得到标题特征项集和内容特征项集；对标题特征项集和内容特征项集中的每个特征项进行向量化；将向量化后的标题特征项集合训练长短时记忆神经网络，得到标题分类模型，以及，将向量化后的内容特征项集合训练分级注意力网络，得到内容分类模型；将标题特征项集输入标题分类模型，得到一级预测结果；根据层级标签体系，将内容特征项集根据一级预测结果输入与其对应的内容分类模型，得到二级预测结果。通过本发明的方案，实现了捕捉分类的层级信息，提高了分类的适应性和精度。

摘要： 本发明公开了一种基于句及子关联的篇章语义自动识别方法及系统，方法包括：按照篇章在标注语料中构建原始句子和篇章语义的对应关系；对原始句子进行缩并得到新句子，构建新句子和篇章语义的对应关系，将新句子和对应的语义标签按照字典的形式保存为1列，生成语义字典；对语义字典进行字典标注，将标注字典中的序列按字输出句子和语义标签2列，根据按字输出的2列句子和语义标签，进行CRF模型的训练，构建CRF模型；通过CRF模型对输入文档进行语义标签预测，通过语义字典对输入文档进行语义标签预测，以根据语义字典确定的语义标签为优先，将通过语义字典查询到的语义标签和CRF模型预测到的语义标签进行融合，得到输入文档的最终语义标签。

摘要： 本发明特别涉及一种双语篇章可比语料构建方法，包括如下步骤：A、利用深度学习建立每种语言词汇间的语义关系；B、利用现有有限双语语料训练产生跨语言主题分布，对语料覆盖的不同语言词汇进行主题标注；C、利用未登陆词汇与覆盖词汇之间的语义关系，通过知识迁移分析未登录词汇的主题分布，构建多语言词汇统一的语义空间；D、构建具有较强泛化能力的跨语言主题向量；E、利用跨语言主题向量相似度筛选双语篇章，构建可比语料库。通过将单语词向量反映的语义关系、双语词汇对齐关系以及双语词向量融入跨语言主题，可提升跨语言主题模型对开放域文本信息的泛化能力，提高了可比语料构建的准确性。

摘要： 本发明特别涉及一种跨领域的双语篇章可比度量化方法，包括如下步骤：S100、对现有可比语料进行中文分词、英文词性还原、过滤停用词等预处理，训练双语主题模型；S200、预测源语言篇章和目标语言篇章的主题分布，计算不同语言篇章的相关性；S300、通过不同语言词汇的主题分布，计算不同语言词汇的相关性，扩充双语知识在不同领域的适应性，利用词汇计算不同语言篇章的相关性；S400、利用不同语言篇章主题和词汇的相关性，进行不同语言篇章可比度的量化。通过双语主题进行不同语言词汇相关性计算，扩充领域双语知识，提升篇章可比度量化对不同领域的自适应能力，增强篇章可比度量化的效果。

摘要： 本发明公开篇章主题分段模型训练方法、篇章主题分段系统、电子设备和存储介质，其中，一种篇章主题分段模型训练方法，包括：在所述分段任务中采用指针网络替代所述序列标注模型中的crf层；在所述分类任务中结合所述指针网络生成的索引值进行文本分类。通过在分段任务中采用指针网络替代序列标注模型中的crf层，之后在分类任务中结合指针网络生成的索引值进行文本分类，从而可以应用于自然语言处理的大多数领域，提升篇章分段性能，进一步地，还可以帮助相关领域人员快速了解超大文本中的基本内容并生成相关报告，并能够检测文档整体结构的合理性与自动化处理和分析大数据时代衍生出的海量文本信息数据。

摘要： 本发明公开了一种融入词表知识的中文篇章级事件抽取方法及装置，所述方法包括：建立事件模板；采集文本并按事件模板对文本进行标注；读取标注好的文本，对文本进行预处理并根据标注的实体对预处理后的文本打标签；将打标签后的文本转化成对应的向量得到字符级特征；将打标签后的文本中每个字符构造对应的BMES集合，对每个集合中的单词进行加权相加得到词表特征；将词表特征与字符级特征进行拼接融合实现特征提取；抽取文本中事件对应的事件触发词实体和事件元素实体；事件抽取；通过随机梯度下降法训练网络；本发明的优点在于：融合词表信息，提高事件抽取精度。