短文

摘要： 你好,我叫非洛拉,九岁,是个女孩。我喜欢跑步和游泳,不喜欢唱歌和跳舞。我喜欢吃鸡翅,而且还会烹饪呢!每个周日,我和爸爸妈妈一起去公园的时候,我都喜欢放风筝。蓝天是那么美。我喜欢夏天和冬天。夏天我可以吃冰淇淋,还能游泳。冬天,我就可以玩雪啦。来,让我们成为朋友吧。

摘要： 论文摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明确切地论述文献重要内容的短文。它是作者站在客观立场上对自己论文全部内容摘出要点,并作为独立短文置于原文标题及作者姓名之后,关键词、正文之前。摘要的编写应注意以下几个方面的问题。

摘要： 段落(1)晚饭后,我和姐姐正在门口乘凉,忽然飞来一只大蜻蜓,落在一棵小树上。我悄悄地跑过丢,把它捉住了。大蜻蜓真漂亮!两只眼珠像两颗小玻璃球,亮晶晶的。

摘要： 典题感知近日,你们班就“学校每天清晨开展冬季跑操活动”进行了一次讨论。请根据以下内容,给学校英文报写一篇短文,并谈谈你的看法。支持(多数):增强体质,磨炼意志,放松自我……反对(少数):天气寒冷,学业繁重……

摘要： 阅读下面短文,从短文后各题所给的A、B、C和D四个选项中,选出可以填入空白处的最佳选项。

摘要： 校本课程的开发,仅有少数人的参与是不够的,也是不合适的。这是因为,无论是教师还是学生,他们都应是课程的主人,何况课程还是校本的。线上备采会年级的第三次“备采会”是在线上举行的。会议议程不复杂,在交代了几则注意事项后,彭老师给大家发了一篇题为《橘梦回归》的短文,其中涉及不同地名及一些数据,他希望班主任结合本班情况能够进行必要的解读。

摘要： 情境呈现你校部分同学仍有一些不良饮食习惯,如饮食不规律、饮食不健康等。你校校刊的English Corner专栏近期正在征稿,主题是“健康饮食”。请你写一篇短文投稿,内容包括:1.不良饮食习惯及其危害;2.提供建议;3.表达期待。

摘要： 为韩娴即将出版的新书写几个字,居然拖了好几个月。不,确切地说,应该是拖了大半年。如果要问原因,除了尘事鞅掌,还有一条说出来也许会被你笑掉大牙的理由是,我不知道这篇短文的第一句话应该写什么!有个不为人知的习惯也只好在此透露了:写戏也好,写文章也好,如果找不到第一句话,我就没有勇气坐到书桌前。这样一说,好像今天是找到了这句要命的话了,其实还是没有,但实在是不能再拖了!

摘要： 读后续写是很多同学的心头之痛,主要原因是不知如何“读”,或重点读什么。笔者认为,如果没有充分的“读”,“写”就无从谈起。现以最近一次月考的读后续写为例,谈谈“读”的技巧。一、原题呈现阅读下面材料,根据其内容和所给段落开头语续写两段,使之构成一篇完整的短文。

摘要： 摘要编写要点:摘要应具有独立性和自含性,即不阅读报告、论文的全文,就能获得必要的信息。摘要中有数据、有结论,是一篇完整的短文,可以独立使用,可以引用,可以用于工艺推广。摘要的内容应包含与报告、论文同等量的主要信息,供读者确定有无必要阅读全文。摘要内容一般应包括研究的目的、方法、结果、结论四要素,而重点是结果和结论。

摘要： 本发明目的在于解决当前基于语义的用户聚类和短文本聚类方法中未考虑社交因素，“词义漂移”和短文本稀疏性问题。提出一种基于社交网络短文本流主题建模的用户聚类和文本聚类方法，包括下述步骤：S1、语料获取；S2、语料预处理；S3、基于社交网络中的短文本数据流主题建模；S4、推导及采样；S5、对用户进行聚类；S6、对短文本进行聚类。本发明综合考虑“词义漂移”，“短文本稀疏性”和“社交网络”三个影响主题建模的因素，解决通过社交网络短文本流分析用户和文本聚类缺失社交语义信息的问题，大大提高现有聚类算法的精度。

摘要： 本发明公开了一种基于主题模型和概念漂移检测的短文本数据流分类方法，包括：1从知识库中获取外部语料库构建LDA主题模型；2根据滑动窗口机制将短文本数据流划分成数据块，并用LDA主题模型扩展数据块中的短文本得到扩展后的数据流；3在扩展后的短文本数据流中对每个数据块构建online BTM主题模型，并获得每个短文本的主题表示；4选择Q个主题表示的数据块构建一个分类器，用于预测新到来数据块的类标签；5根据类标签分布将Q个主题表示的数据块划分成类别簇，计算类别簇与新到来数据块的语义距离以判断是否发生概念漂移；6根据概念漂移情况，更新分类器。本发明可用于类标签分布不断变化的短文本数据流分类问题。

摘要： 本发明提供了一种基于搜索引擎的短文本聚类系统及其短文本聚类方法，一种基于搜索引擎的短文本聚类系统，包括数据预处理模块，搜索引擎数据匹配模块，短文本相似度计算模块，数据处理模块；数据预处理模块是用于负责根据业务实际情况对文本数据进行预处理，所述样本数据即指上述短文本；本发明有效解决了目前聚类方式有计算速度较慢、短文本的聚类效果难以控制、不能实时对某条文本数据进行聚类等缺点问题，而且本发明能够实时将一条文本数据放入其相似的数据集中，而且能够利用搜索引擎数据库的高并发特性实现高效率聚类。

摘要： 本发明公开了一种用于短文本意图识别的网络层结构，包括CNN层、特征连接层、全连接层，其中，CNN层用于对输入句矩阵通过包含n个卷积核的卷积窗口的卷积操作，然后使用最大池化操作，提取出n个特征；特征连接层用于在CNN层完成卷积操作后对得到的特征进行纵向叠加形成m维特征；全连接层采用每层神经元递减的方式搭建，使深层神经元能够代表更复杂的特征，全连接层用于将特征连接层得到的m维特征的特征值作为输入，并进行计算最终输出计算结果。本发明的网络层结构是结合CNN与全连接的一种深度学习网络，实现一种意图分类的方法，试验证明可达到在10毫秒以内完成意图识别的目标，且准确度保证在98％以上。

摘要： 本发明公开了一种基于主题模型和概念漂移检测的短文本数据流分类方法，包括：1从知识库中获取外部语料库构建LDA主题模型；2根据滑动窗口机制将短文本数据流划分成数据块，并用LDA主题模型扩展数据块中的短文本得到扩展后的数据流；3在扩展后的短文本数据流中对每个数据块构建online BTM主题模型，并获得每个短文本的主题表示；4选择Q个主题表示的数据块构建一个分类器，用于预测新到来数据块的类标签；5根据类标签分布将Q个主题表示的数据块划分成类别簇，计算类别簇与新到来数据块的语义距离以判断是否发生概念漂移；6根据概念漂移情况，更新分类器。本发明可用于类标签分布不断变化的短文本数据流分类问题。

摘要： 本发明目的在于解决当前基于语义的用户聚类和短文本聚类方法中未考虑社交因素，“词义漂移”和短文本稀疏性问题。提出一种基于社交网络短文本流主题建模的用户聚类和文本聚类方法，包括下述步骤：S1、语料获取；S2、语料预处理；S3、基于社交网络中的短文本数据流主题建模；S4、推导及采样；S5、对用户进行聚类；S6、对短文本进行聚类。本发明综合考虑“词义漂移”，“短文本稀疏性”和“社交网络”三个影响主题建模的因素，解决通过社交网络短文本流分析用户和文本聚类缺失社交语义信息的问题，大大提高现有聚类算法的精度。

摘要： 本发明提供一种短文本分类方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及信息处理技术领域，包括：获取商品短文本信息；将所述商品短文本信息输入训练好的短文本分类模型，输出所述商品短文本信息对应的商品类别；其中，所述训练好的短文本分类模型是根据携带有分类标签的商品短文本信息样本训练得到的。

摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的短文本情感分析方法，包括：通过对单词位置信息、句子整体进行编码、对单词进行Word2vec编码；步骤2：采用IMDB影评数据作为初步情感词典，对于IMDB影评情感词典和搜集的网络词汇去重后作为最终的基础情感词典；步骤3：选择采用skip‑gram进行训练，将得到的结果存入字典，存储为json文件。本发明的基于深度学习的短文本情感分析方法深入研究基于深度学习的文本情感分析，利用BERT提取向量进行情感分析，达到了预期的效果。随着情感分析的研究的深入，分析结果将会越来越贴近实际情感，将会更好地为企业服务。

摘要： 本发明公开了一种基于常识知识库的短文本故事生成方法及系统，该方法包括：构建常识知识库；基于常识知识库构造第一训练样本并训练知识构建模块，得到训练完成的知识构建模块；收集第二训练样本并训练文本生成模块，得到训练完成的文本生成模块；获取故事首句，基于训练完成的知识构建模块和训练完成的文本生成模块迭代生成预设篇幅的短文本故事。该系统包括：常识知识库、知识构建模块和文本生成模块通过使用本发明，能够自动生成短文本故事且故事内容的逻辑连贯并符合常理。本发明作为一种基于常识知识库的短文本故事生成方法及系统，可广泛应用于自然语言处理领域。

摘要： 本发明涉及一种用于智能语音助手的对话短文本语句匹配方法，属于人工智能技术领域。该方法包括：S1：对智能语音助手对话系统中的文本数据进行向量化，使用堆叠CNN和并行CNN提取文本的短语特征；S2：使用堆叠的BiLSTM提取上下文特征，再经过新的句内自注意力机制，提取文本内部的关键特征；S3：使用句间注意力机制提取交互特征，并通过压缩函数将多个交互特效进行聚合压缩，得到文本的匹配特征；S4：将匹配特征输入MLP中，预测出文本的标签并进行后处理。本发明可以有效地对智能语音助手的对话文本进行语句匹配，预测两个文本是否属于同一语义。