科技名词

摘要： 2021年11月,全国科学技术名词审定委员会公布了《编辑与出版学名词》,这是出版学研究的一件大事。这项历时十余年(2011-2021年)的基础性工作,汇聚了出版界、教育界、学术界众多专家学者的智慧,吸纳了出版学研究的最新成果,为从事出版研究、出版教育、出版工作、出版管理等方面人士统一认识提供了一个基本的遵循。说基本遵循,是因为全国科技名词委是国务院授权的机构,代表国家审定、公布科技名词,其审定公布的名词具有权威性和约束力,全国各科研、教学、生产经营以及新闻出版等单位应遵照使用(见全国科学技术名词审定委员会简介)。

摘要： “形状记忆合金”“生物多样性安全”……不论是主动还是被动,越来越多的科技新词开始闯入我们的视野,但其中的含义,你真的了解吗?科技名词有着科学技术与语言文字的双重属性,对科技名词的精准掌握与规范化使用也是科学素养的重要体现。为推动科学普及与科技创新“双翼”的发展,加深师生对前沿科技动态信息的理解,《发明与创新》高中生刊将从本期开始推出《世说新语》栏目,解读科技名词,带领大家走进未知的科普世界。

摘要： 根据科技名词使用规则,本专业领域已公知的缩略词使用时可以不注释英文全称。现将本刊常用英文缩略词整理如下,以便读者阅读。

摘要： 我国已经开启全面建设社会主义现代化国家新征程。科技创新在党和国家发展全局中有着举足轻重的地位,规范统一的科学技术名词体系是科技创新、交流和传播的基础。作为中国科学技术名词规范化理论建设的成果,学者信娜创作的《术语翻译方法论》(科学出版社2021年11月出版)聚焦科技名词引进翻译的过程,总结术语翻译技巧,凝练出科技术语双语转化的策略体系。

摘要： 根据科技名词使用规则,本专业领域已公知的缩略词使用时可以不注释英文全称。现将本刊常用英文缩略词整理如下,以便读者阅读。

摘要： 元宇宙,无疑是当下热度最高的科技名词之一。什么是“元宇宙”?似乎尚无公认的定义,甚至连中文名称都可能翻译错了,但是这些都不重要,我们只需要知道:元宇宙是人类+技术的最新应用,元宇宙是“真实+虚拟”的生活方式,元宇宙是“过去+现在+未来”的永恒时空。元宇宙属于你,也属于我,还属于他、她、它。1992年,元宇宙概念诞生,主要活跃在科幻小说里,2021年受著名社交媒体“脸书”更名影响,元宇宙概念的应用迎来大爆发,溢出科技界跨界成为社会热点概念,人们张开双臂热情拥抱。令人眼花缭乱的元宇宙应用场景正迅速扩展至当代社会的各个领域,正在并且必将对人类未来产生广泛而深远的影响。

摘要： 科技名词的规范应用是科技创新的基础,直接关系到科技事业的发展。文章从科技创新和出版编校双视角出发,探讨科技名词规范应用,夯实科技创新事业发展基座。文章以古代科技至近现代科技发展为脉络,详细分析了科技名词的作用和意义。采用列举案例的方式,对当前科技名词差错问题进行分析探讨,将科技名词差错归纳为通用类差错和专业类差错,其中通用类差错包括字词错用、混淆使用、随意简化和误用音译,专业类差错包括误用俗称、曾称,忽视学科领域,随意加减字等。文章结合科技创新以及编校出版实际,提出了不同类别科技名词规范使用的建议。提出对于审定使用类名词,应严守规范;对于规范参考类名词,应审慎使用;对于新政新词类名词,应依照政策,加强普及。

摘要： 术语不规范或由术语误用造成的其他差错常见于图书质量检查中,消除术语差错是提升图书编校质量的捷径之一。使用权威有效的查证工具如术语在线等,掌握其特点和使用方法,多方查证,科学选用规范术语,可消除书稿中的术语差错。从出版流程来看,严把原稿质量关,指导作者消除术语差错,对提升图书编校质量起到事半功倍的作用。

摘要： 学术出版具有理论性、思想性、创新性、专门性、系统性、价值性、规范性和科学性,专业性强,编校难度大,对其编校要求是专业性内容的科学性、精准性,学术格式的准确性,一般性文字的严谨性.常见问题有原稿供给质量差,专业性内容的精准性低,学术格式的准备性不足,一般性文字的严谨性不高.在实际工作中只有建立选题论证制度,优化选题,组建专家团队严把学术类图书供给质量,专业编审专家严把内容的精准性,编校队伍维护学术出版的编校质量,注意思想教育,勤动脑、勤动手、勤动嘴,加大印前质检和成书质检力度,才能出版学术精品.

摘要： 2020年1月5日,“2020年科技焦点名词”由国家语言资源监测与研究平面媒体中心、北京语言大学、中国传媒大学、华中师范大学、中国新闻技术工作者联合会、中国中文信息学会、商务印书馆、《中国科技术语》杂志社联合发布。嫦娥五号、珠峰高程测量、天问一号、北斗三号全球卫星导航系统、“奋斗者”号、鲲龙、沪苏通长江公铁大桥、亚太6D通信卫星、流花16-2油田群、国和一号、九章号、海斗一号、海洋一号D卫星、银河系结构图、载人龙、海燕-X、藏木雅鲁藏布江双线特大桥、跨界量子纠缠等18个科技名词入选“2020年科技焦点名词”。

摘要： 学术专著是作者科研成果的总结.作者从事多年系统研究后,在某一学科领域内取得了有重要意义的理论突破或做出了重要发现的实验成果,将这些结果系统梳理、集结成书,向专家同行介绍.学术专著是科学研究成果的重要载体,是科研成果、思想的系统化总结和升华,对于传播学术思想、保存重大研究成果、指导科研工作有极其重要的作用.准确使用科技名词是专著出版质量的基本要求。科技名词数目巨大，它科学研究中描述概念的语言符号，也是信息与交流传播的载体。将科技名词由英文翻译为中文，这个过程的规范化、标准化程度有着重要意义，一方面体现了中国科学技术的发展水平以及先进程度，另一方面在面对新概念的引入、新学科与新理论的建立，以及促进国际交流、不同学科之间的沟通乃至产生交叉学科、文献及辞书的编纂出版等方面，至关重要。

摘要： 笔者从事专业图书出版多年，经常在稿件中遇到“橇装”和‘撬装”混用的情形，综合考虑skid-mounted的原意、skid的英文内涵、撬和橇的汉语本意，可以得出结论，“撬”作为动词，与skid-mounted的意境相去甚远，译为“撬装”不妥！而“橇”对应skid，一组设备安装在同一个运物架上，可以像雪橇一样整体移动。所以，skid-mounted应该译为“橇装”。

摘要： 根据GB3101-1993《有关量、单位和符号的一般原则》及编辑实践,探讨了关于粒径"Φ"的规范表达,明确指出粒径"Φ"的规范表达形式.从公式Φ=-log2(d/do)可以看出,Φ是一个变量符号,按规范"量符号必须使用斜体字母"规定,Φ应该排斜体.粒径"Φ"的规范表达,对明确粒径"Φ"的概念并规范使用具有重要的意义.

摘要： 根据GB3101-1993《有关量、单位和符号的一般原则》及编辑实践,探讨了关于粒径"Φ"的规范表达,明确指出粒径"Φ"的规范表达形式.从公式Φ=-log2(d/do)可以看出,Φ是一个变量符号,按规范"量符号必须使用斜体字母"规定,Φ应该排斜体.粒径"Φ"的规范表达,对明确粒径"Φ"的概念并规范使用具有重要的意义.

摘要： 根据GB3101-1993《有关量、单位和符号的一般原则》及编辑实践,探讨了关于粒径"Φ"的规范表达,明确指出粒径"Φ"的规范表达形式.从公式Φ=-log2(d/do)可以看出,Φ是一个变量符号,按规范"量符号必须使用斜体字母"规定,Φ应该排斜体.粒径"Φ"的规范表达,对明确粒径"Φ"的概念并规范使用具有重要的意义.

摘要： 根据GB3101-1993《有关量、单位和符号的一般原则》及编辑实践,探讨了关于粒径"Φ"的规范表达,明确指出粒径"Φ"的规范表达形式.从公式Φ=-log2(d/do)可以看出,Φ是一个变量符号,按规范"量符号必须使用斜体字母"规定,Φ应该排斜体.粒径"Φ"的规范表达,对明确粒径"Φ"的概念并规范使用具有重要的意义.

摘要： 本文指出了《测绘学名词》 (第三版)中部分词条所附英文对应词不恰当,词条注释内容不切题，英文词不对应注释不切题现象.通过查考中、外文有关文献的基础上,提出修改意见,以供参考.

摘要： 本文指出了《测绘学名词》 (第三版)中部分词条所附英文对应词不恰当,词条注释内容不切题，英文词不对应注释不切题现象.通过查考中、外文有关文献的基础上,提出修改意见,以供参考.

摘要： 本文指出了《测绘学名词》 (第三版)中部分词条所附英文对应词不恰当,词条注释内容不切题，英文词不对应注释不切题现象.通过查考中、外文有关文献的基础上,提出修改意见,以供参考.

摘要： 本文指出了《测绘学名词》 (第三版)中部分词条所附英文对应词不恰当,词条注释内容不切题，英文词不对应注释不切题现象.通过查考中、外文有关文献的基础上,提出修改意见,以供参考.

摘要： 本发明属于人工智能的自然语言处理子领域，提供了一种基于汉语简单名词短语的汉语最长名词短语识别方法。包括如下步骤：S1数据预处理；S2选用SVM方法，训练汉语SNP识别模型，识别出汉语SNP；S3使用缩略替换方法简化文本，得到新的训练及测试语料；S4在经S3处理得到的新语料中，再次提取样本集，针对简化后的汉语MNP进行模型训练、识别；S5还原语料，还原后的汉语MNP为本方法最终识别结果。本发明的汉语MNP识别方法可以降低汉语MNP在自动识别中因其长度过长、语义及结构复杂等因素带来的不利影响，因此能有效提高汉语MNP的识别效果。

摘要： 本申请实施例提供了一种复合名词的解释方法、装置及电子设备，该方法包括：基于不同角度生成表征目标复合名词的语义的多个语义特征向量；拼接多个语义特征向量在目标向量空间的各映射结果，得到多角度语义特征向量；基于多角度语义特征向量，确定目标复合名词中第一名词与第二名词的语义关系；在语义关系正确表征第一名词和第二名词语义之间的关联的情况下，将语义关系确定为目标复合名词的释义。本申请实施例从多角度考虑，提升了多角度语义特征向量的准确率，进而提升了语义关系的准确率。

摘要： 本发明涉及一种对于无字间空格语言文字权利要求书的元件名词及元件名词所属位置自动得出设备，其中，包括：基本排除文字纪录排除装置、可删文字纪录排除装置、单个文字纪录排除装置以及进阶排除文字纪录排除装置；无字间空格语言文字权利要求书文字C‑Text中经排除基本排除文字后的连续文字作为基本排除文字连续文字，该基本排除文字排除连续文字中经排除可删文字后的连续文字作为可删文字删去连续文字，经排除单个文字后的可删文字删去连续文字作为初步元件名词，该初步元件名词中经排除进阶排除文字后的连续文字作为该得出的元件名词。

摘要： 本发明涉及一种将权利要求书中的权利要求元件名词所属元件名词对应标号予以对应的对应方法，包含元件名词对应标号撷取对应步骤及元件名词对应标号关系对应步骤，该元件名词对应标号撷取对应步骤根据名词词首及词性规则撷取出权利要求元件名词及/或说明书元件名词，或者根据断句单字将说明书中的说明书元件名词可能字串而予以撷取出，而该元件名词对应标号关系对应步骤为将元件名词对应标号撷取对应步骤所撷取出的权利要求元件名词所属元件名词对应标号予以建立对应于权利要求书的权利要求元件名词的对应关系。

摘要： 本发明属于人工智能的自然语言处理子领域，提供了一种基于汉语简单名词短语的汉语最长名词短语识别方法。包括如下步骤：S1数据预处理；S2选用SVM方法，训练汉语SNP识别模型，识别出汉语SNP；S3使用缩略替换方法简化文本，得到新的训练及测试语料；S4在经S3处理得到的新语料中，再次提取样本集，针对简化后的汉语MNP进行模型训练、识别；S5还原语料，还原后的汉语MNP为本方法最终识别结果。本发明的汉语MNP识别方法可以降低汉语MNP在自动识别中因其长度过长、语义及结构复杂等因素带来的不利影响，因此能有效提高汉语MNP的识别效果。

摘要： 本发明提供了旅游实体名词匹配方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：基于旅游景点POI信息建立旅游实体名词词典；将所述旅游实体名词词典数据输入神经网络模型进行训练，并保存训练好的旅游实体名词预测匹配模型；以及将一待匹配的实体名词输入所述旅游实体名词词典和所述旅游实体名词预测匹配模型进行匹配，得到匹配输出。本发明能够对于旅游实体名词，根据匹配的相似度，优化实体词典匹配的结果，且针对词典覆盖不到的范围，利用模型的泛化预测能力，有效补充词典匹配结果缺失的情况。

摘要： 本发明公开了基于编辑距离的中文名词筛选方法及系统及装置及介质，涉及文本处理领域，包括：构建数据字典，其中，所述数据字典中词以组为单位进行存储，每个词组均对应一个词引和多个相似词语；获得基准词，将所述基准词与所述数据字典中的词引进行匹配，若匹配成功则获得该词引对应的多个相似词语；将匹配获得的多个相似词语与所述基准词进行组合获得筛选词组；计算筛选词组中的每个词语与筛选数据集中的每个词语之间的相似度；从所述筛选数据集中筛选出所述相似度大于阈值对应的词语获得筛选结果；本发明采用数据字典，扩大名词数据筛选的范围，提高数据筛选的准确度。

摘要： 本公开提供了一种由计算机实现的专有名词纠错方法，涉及自然语言处理，尤其涉及专有名词的识别。实现方案为：基于第一文本内容获取多个候选分词；响应于确定多个候选分词中的第一候选分词与预设的专有名词库中的第一专有名词相匹配，通过将第一文本内容中的第一候选分词替换为特定标识符而生成第二文本内容；基于第一文本内容和第二文本内容，确定是否替换第一候选分词；以及响应于确定替换第一候选分词，将第一文本内容中的第一候选分词替换为第一专有名词。

摘要： 本公开提供了一种术语名词纠错方法及装置、电子设备和介质，涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言处理、数据挖掘和机器学习技术领域。实现方案为：对待纠错文本进行文本片段识别，以获取第一文本片段，其中，第一文本片段的长度小于待纠错文本，并且第一文本片段包含至少一个待识别是否存在错误的术语名词；基于第一文本片段，获取第一术语名词，其中，第一术语名词是经识别存在错误的术语名词；基于第一术语名词，确定第二术语名词以替换所述第一术语名词。

摘要： 本发明提供一种从新闻页面中自动提取机构实体名词的方法，包括：对新闻页面中文本内容进行提取解析；进行去重过滤处理，并对空格、标题、符号进行删除，获得待输入文本内容；将待输入文本内容输入标注模型中进行序列处理，获得文本内容中各单词预测标签；将各单词预测标签与现有实体名词数据库进行对比，确认各单词预测标签对应的实体名词类别；将新闻页面与实体名词和实体名词对应类别进行对应并入库。本发明能快速对新闻页面中的实体名词进行提取，并将新闻内容与名称、类别进行对应标记形成结构化数据。