中文标题

摘要： 为加强《中国地市报人》的学术规范,提高所刊发文章的理论价值与实践指导价值,更好地遵守新闻出版管理部门的要求,对来稿中涉及的学术规范要素进行严格审核,并以此作为评判稿件质量的前提条件。要求如下:一、格式规范(一)来稿要素构成l.中文标题,主标题最多不超过18字;2.作者姓名(多位作者姓名之间用空格隔开);3.摘要(200字以内,简明扼要陈述研究目的、方法、结论);4.关键词(3-5个,用分号隔开);5.作者简介置于文尾(工作单位、职务、职称、学位、联系方式等);6.作者详细联系方式(手机号、电子信箱、样刊邮寄地址及邮编等);7.配图(与文章内容相关的配图;图片格式jpg)。

摘要： 文章标题(标题尽量简短,中文标题一般在25字以内)作者1,作者2(1.作者单位,省市邮编;2.作者单位,省市邮编)(同一单位只写一个)摘要:摘要主要由三个部分组成:待解决的问题、过程及方法、结论。一般以200字左右为宜。中文摘要编写要求:(1)摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容;(2)切忌将应在引言中出现的内容写入摘要,一般不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。

摘要： 为加强《中国地市报人》的学术规范,提高所刊发文章的理论价值与实践指导价值,更好地遵守新闻出版管理部门的要求,对来稿中涉及的学术规范要素进行严格审核,并以此作为评判稿件质量的前提条件。要求如下:一、格式规范(一)来稿要素构成l.中文标题,主标题最多不超过18字;2.作者姓名(多位作者姓名之间用空格隔开);3.摘要(200字以内,简明扼要陈述研究目的、方法、结论);4.关键词(3-5个,用分号隔开);5.作者简介置于文尾(工作单位、职务、职称、学位、联系方式等);6.作者详细联系方式(手机号、电子信箱、样刊邮寄地址及邮编等);7.配图(与文章内容相关的配图;图片格式jpg)。

摘要： 1.中文标题(可含副标题)2.作者姓名(多位作者姓名之间用空格隔开)3.论文摘要(100-150字,简明扼要地陈述研究的目的和结论)4.关键词(3-5个,用空格隔开)5.作者介绍置于文尾(包括工作单位、职务、职称、学位等。多位作者,请分别介绍,标注信息务必真实有效).

摘要： 文章标题(标题尽量简短,中文标题一般在25字以内)作者1,作者2(1.作者单位,省市邮编;2.作者单位,省市邮编)(同一单位只写一个)摘要:摘要主要由三个部分组成:待解决的问题、过程及方法、结论。一般以200字左右为宜。中文摘要编写要求:(1)摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容;(2)切忌将应在引言中出现的内容写入摘要,一般不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。

摘要： 登录www.ces-transaction.com《电工技术学报》投审稿系统进行投稿,可在线查询稿件审理进度及在线支付。2来稿要求重点突出,论述严谨,文字简练,避免长篇公式推导(必要的推导可列入附录)。论文的排序为:中文标题、作者姓名、工作单位(高校要到院系一级,包括邮政编码和所在城市)、中文摘要、中文关键词(4~8个)、中图分类号、英文标题、作者汉语拼音、工作单位英译名(包括邮政编码和所在城市汉语拼音)、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录、作者简介(第一、二作者简介)。3摘要为独立于正文的文字,应包括目的、方法、主要结果、主要结论等内容,且用第二人称写法。中文摘要篇幅为300字左右,英文摘要与中文摘要对应。

摘要： 中文标题:一种不均匀气隙的方形电机专利申请号:CN202120024775.8公开号:CN213959838U申请日:2021-01-06公开日:2021-08-13申请人:宁波精成车业有限公司本实用新型公开了一种不均匀气隙的方形电机,旨在提供一种改善气隙磁密波形、减小转矩脉动、电机效率的以及空间利用率高的方形电机,其技术方案要点是包括定子及位于所述定子内的转子,所述定子包括一个外壳,所述外壳包括若干个侧壁.

摘要： 1登录www.ces-transaction.com《电工技术学报》投审稿系统进行投稿,可在线查询稿件审理进度及在线支付。2来稿要求重点突出,论述严谨,文字简练。避免长籍公式推导(必要的推导可列入附录)。论文的排序为:中文标题、作者姓名。

摘要： 1登录www.ces-transaction.com《电工技术学报》投审稿系统进行投稿,可在线查询稿件审理进度及在线支付。2来稿要求重点突出,论述严谨,文字简练,避免长篇公式推导(必要的推导可列入附录)。论文的排序为:中文标题、作者姓名、工作单位(高校要到院系一级,包括邮政编码和所在城市)、中文摘要、中文关键词(4~8个)、中图分类号、英文标题、作者汉语拼音、工作单位英译名(包括邮政编码和所在城市汉语拼音)、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录、作者简介(第一、二作者简介)。

摘要： 1登录www.ces-transaction.com《电工技术学报》投审稿系统进行投稿,可在线查询稿件审理进度及在线支付。来稿要求重点突出,论述严谨,文字简练,避免长篇公式推导(必要的推导可列入附录)。论文的排序为;中文标题、作者姓名、工作单位(高校要到院系一级,包括邮政编码和所在城市)、中文摘要、中文关键词(4-8个)、中图分类号、英文标题、作者汉语拼音、工作单位英译名(包括邮政编码和所在城巿汉语拼音)、英文摘要、英文关键词、正文、参考文献、附录、作者简介(第一、二作者简介)。

摘要： 本发明公开了一种金融领域中文新闻短标题的情感分类方法，包括如下步骤：爬取各大金融网站的新闻短标题，清洗语料并标注出实体和情感极性，然后将语料按比例分割为训练集和测试集；获取现有的金融领域的知识图谱，将知识图谱的实体和关系映射到低维连续的向量空间，获得隐含语义信息的实体表示向量；将新闻短标题分词，再生成相应的词向量；将实体提及词向量和上下文词向量组成词向量矩阵输入到A&Eb‑BiLSTM模型，训练出实体提及词向量到知识图谱中实体表示向量的映射；将映射以矩阵的方式输入到Ab‑BiLSTM模型，训练得到新闻短标题的情感极性；测试集按照训练集方法构建，通过准确率和F1‑Score值验证两个模型的有效性。

摘要： 本申请实施例公开了一种生成标题、搜索结果展示、标题展示的方法及装置，所述标题展示的方法包括：接收用户对业务对象的访问请求，根据所述用户的属性信息，确定所述用户对应的第一用户群体；对所述业务对象的原始标题进行分词得到分词词语，确定所述分词词语中与第一用户群体偏好的预设关键词匹配的分词词语；根据所述匹配的分词词语生成所述业务对象的新标题。本申请实施例提供的一种标题展示方法及装置，可以保证显示给用户的标题简短且满足用户的个性化需求。

摘要： 本发明公开了一种包含标题及内容的多类别的中文新闻数据集的构建方法，目的是构建一个高效的新闻数据集。该方法的步骤主要包括：新闻文本数据搜集、数据清洗、数据集划分及评价，并使用英文制表符将标签、新闻标题和新闻内容分隔开，在传统机器学习算法和深度学习算法上进行文本分类实验并引入准确率、召回率、f1‑score值进行评价，实验结果表明，本发明的数据集在这些算法上的表现非常令人满意。目前已有的一些新闻文本数据集主要问题在于数据范围窄以及数据的时效性不强。本发明针对上述情况做了改进，数据范围更广、涵盖的范围更大，并且搜集到了更新的新闻数据。在进行了以上改进以后，本发明提出的数据集在诸多算法中能够取得较好的效果。

摘要： 本发明提供一种基于主题词特征扩展的中文新闻标题分类方法。该方法包括：步骤1：采用多种分词算法对待分类中文新闻标题分别进行分词预处理，得到关于所述中文新闻标题在每种分词算法下的分词结果，合并所有的分词结果得到若干个单词；步骤2：计算每个单词的权重以得到所述待分类中文新闻标题的加权后标题向量；并基于所述分词结果构建所述待分类中文新闻标题的主题向量并计算主题向量权重；步骤3：计算所述加权后标题向量和每个所述主题向量之间的相似度，将相似度最大的主题向量与所述加权后标题向量进行向量拼接，得到特征向量；步骤4：利用卷积神经网络对所述特征向量进行特征提取并分类。

摘要： 发明公开了一种基于词向量的中文年报标题分类方法，具体步骤为：步骤1、输入企业年报数据集，步骤2、对数据进行人工标注，并划分训练集，步骤3、对数据进行预处理，并训练Word2vector模型，步骤4、待抽取标题的年报通过Word2vector模型进行计算特征向量，步骤5、通过分类抽取得到目录，步骤3预处理具体为分词和去掉停用词，步骤3中Word2vector模型采用CBOW模型，本发明涉及标题分类技术领域。该基于词向量的中文年报标题分类方法，解决了传统的人工提取方式需要耗费巨大的人力和时间成本，而词向量的抽取方法效果差，准确力低的问题。

摘要： 本发明公开了一种金融领域中文新闻短标题的情感分析法，包括如下步骤：爬取各大金融网站的新闻短标题，清洗语料并标注出实体和情感极性，然后将语料按比例分割为训练集和测试集；获取现有的金融领域的知识图谱，将知识图谱的实体和关系映射到低维连续的向量空间，获得隐含语义信息的实体表示向量；将新闻短标题分词，再生成相应的词向量；将实体提及词向量和上下文词向量组成词向量矩阵输入到A&Eb‑BiLSTM模型，训练出实体提及词向量到知识图谱中实体表示向量的映射；将映射以矩阵的方式输入到Ab‑BiLSTM模型，训练得到新闻短标题的情感极性；测试集按照训练集方法构建，通过准确率和F1‑Score值验证两个模型的有效性。

摘要： 本公开的实施例公开了标题实体识别模型训练方法、标题实体识别方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：基于物品信息样本组，对初始掩码文本识别模型进行训练，得到训练后的掩码文本识别模型，其中，初始掩码文本识别模型包括预先训练的初始文本编码模型，训练后的掩码文本识别模型包括训练后的文本编码模型；将训练后的文本编码模型与预设的解码网络确定为初始标题实体识别模型；基于标题样本组，对初始标题实体识别模型进行训练，得到训练后的标题实体识别模型。该实施方式减少了标注时间，提高了标题实体识别模型识别的准确率和鲁棒性。

摘要： 本发明实施例提供了一种标题生成方法、装置和用于标题生成的装置。其中的方法包括：从数据源中筛选出具有热点属性的热点话题，并提取所述热点话题中的关键词；基于所述关键词和预设的标题生成规则，生成候选标题，所述预设的标题生成规则包括如下任意一项或多项：标题复用规则、标题迁移规则、标题关联规则。本发明实施例可以从多个方面生成多角度的候选标题，以增加生成的候选标题的丰富性和多样性，从而可以向用户提供更多可选地、优质的候选标题，进而可以提升辅助用户写作的效率和质量。

摘要： 本发明提出了一种邮件标题生成模型的训练方法及邮件标题生成方法，采用正文编码器将邮件正文的词向量编码为对应时间步骤的第一隐含状态；采用附件信息编码器将邮件附件信息的词向量编码为对应时间步骤的第二隐含状态；采用多头注意力解码器对所述邮件正文词向量编码以及所述邮件附件的词向量编码进行解码；获得解码后正文编码器对应的第一注意力损失，以及附件信息编码器对应的第二注意力损失；调节所述第一注意力损失和第二注意力损失分别对应的注意力权重向量和，得到训练所述标题生成模型；利用历史邮件数据对所述标题生成模型进行训练。再将用户输入的邮件内容输入标题生成模型生成邮件标题。本发明能够自动生成适合电子邮件的高质量标题。

摘要： 本发明提供了一种备忘录的标题生成方法及标题生成系统，标题生成方法包括以下步骤：启动所述备忘录的记录模式；接收一外部语音信息；获取所述外部语音信息包括的音频流；转换所述音频流至基于所述外部语音信息的播放时域的文字信息；提取所述文字信息中，位于所述播放时域的一预设时间内，或所述文字信息中出现频率大于一预设频率的文字；存储所述文字，并记录为所述备忘录的标题。采用上述技术方案后，可针对使用者录入的语音备忘录，精准地提取该备忘录的概要，并作为标题存储，节省了使用者手动输入的时间。