缩写词

摘要： 来稿要求立论正确,论据充足,数据可靠,图表清晰。文稿字数(含图、表)一般要求6000~10 000字(A4纸4~6面)。文责自负,谢绝抄袭及一稿多投等学术不端行为。1.题名:中文题名应简明、具体、确切,一般不超过20个汉字。英文题名应与中文题名的含义保持一致,一般不宜超过10个实词,不用非公认的缩写词。2.作者及单位:中英文作者姓名、中英文作者单位名称、中英文单位所在省市名及邮政编码。英文部分的国内作者姓名用汉语拼音,姓前名后,作者单位的英文名称用全称,省市名用汉语拼音。

摘要： 来稿要求立论正确,论据充足,数据可靠,图表清晰。文稿字数(含图、表)一般要求6 000~10 000字(A4纸4~6面)。文责自负,谢绝抄袭及一稿多投等学术不端行为。1.题名:中文题名应简明、具体、确切,一般不超过20个汉字。英文题名应与中文题名的含义保持一致,一般不宜超过10个实词,不用非公认的缩写词。2.作者及单位:中英文作者姓名、中英文作者单位名称、中英文单位所在省市名及邮政编码。英文部分的国内作者姓名用汉语拼音,姓前名后,作者单位的英文名称用全称,省市名用汉语拼音。

摘要： 本刊中的论著文稿正文前应附300字以内的中英文摘要,包括目的、方法、结果、结论四要素,并采用第三人称撰写,不得使用“作者”、“我们”等主语。关键词5~8个,撰写应正确选用中国医科院情报所出版《医学主题词注释字顺表》(MeSHAAL)内所列的词语,必要时可采用自由词语,每个词组(汇)间用分号(;)隔开。英文摘要要与中文摘要基本对应,略有扩展以便对外交流。英文摘要格式要求:文题中实词首字母为大写,作者需要全部列出,姓名及省、市名用汉语拼音,姓氏每个字母均大写,名字首字母大写。文题及单位用英文书写,英文关键词均小写,不能使用缩写词,应与中文关键词序一致。

摘要： 1题名1.1题名应以简明、确切的词语反映文章特定内容,不宜超过20个字,必要时可加副题名,必须包括英文题名。1.2题名应避免使用非公知公认的缩写词、符号、代号和商品名称,尽最不出现结构式和数学式。2作者及工作单位2.1作者姓名置于题名下方,多名作者并列排列。单姓单名的姓名间交一个汉字字距。2.2工作单位置于作者姓名下方,不同单位以肩标1,2,3…表示。并标注单位所在地和邮编。2.3作者和工作单位翻译成英文。

摘要： 4.1科学名词:采用全国自然科学名词审定委员会公布的术语。药物名称以最新版本《中华人民共和国药典》和卫生部药典委员会编写的《中国药品通用名称》为准,英文药物名称采用国际非专利药名,不用商品名。国际通用的缩写词在正文第一次出现时用“中文全称(英文全称,英文缩写)”格式。例:转化生长因子(transforming growth factor,TGF)。

摘要： 1题名1.1题名应以简明、确切的词语反映文章特定内容,不宜超过20个字,必要时可加副题名,必须包括英文题名。1.2题名应避免使用非公知公认的缩写词、符号、代号和商品名称,尽量不出现结构式和数学式。2作者及工作单位2.1作者姓名置于题名下方,多名作者并列排列。单姓单名的姓名间空一个汉字字距。2.2工作单位置于作者姓名下方,不同单位以肩标1,2,3…表示。并标注单位所在地和邮编。2.3作者和工作单位翻译成英文。

摘要： ▲题名应以简明、确切的词语反映文章中最重要的特定内容,要符合编制题录、索引和检索的有关原则,并有助于选定主题词。▲中文题名一般不宜超过20个字,必要时可加副题名。▲英文题名应与中文题名含义一致。▲题名应避免使用非公知公用的缩写词、字符、代号,尽量不出现数学公式和化学式。

摘要： 来稿要求立论正确,论据充足,数据可靠,图表清晰。文稿字数(含图、表)一般要求6 000~10 000字(A4纸4~6面)。文责自负,谢绝抄袭及一稿多投等学术不端行为。1.题名:中文题名应简明、具体、确切,一般不超过20个汉字。英文题名应与中文题名的含义保持一致,一般不宜超过10个实词,不用非公认的缩写词。2.作者及单位:中英文作者姓名、中英文作者单位名称、中英文单位所在省市名及邮政编码。英文部分的国内作者姓名用汉语拼音,姓前名后,作者单位的英文名称用全称,省市名用汉语拼音。

摘要： 来稿要求立论正确,论据充足,数据可靠,图表清晰。文稿字数(含图、表)一般要求6000~10000字(A4纸4~6面)。文责自负,谢绝抄袭及一稿多投等学术不端行为。1.题名:中文题名应简明、具体、确切,一般不超过20个汉字。英文题名应与中文题名的含义保持一致,一般不宜超过10个实词,不用非公认的缩写词。

摘要： ▲题名应以简明、确切的词语反映文章中最重要的特定内容,要符合编制题录、索引和检索的有关原则,并有助于选定主题词。▲中文题名一般不宜超过20个字,必要时可加副题名。▲英文题名应与中文题名含义一致。▲题名应避免使用非公知公用的缩写词、字符、代号,尽量不出现数学公式和化学式。

摘要： 基于上下文的首字母缩略词和/或缩写词的歧义消除可以确定收到的段落中的目标缩写词以及出现在该目标缩写词的上下文中的一个或多个关键词，该目标缩写词表示一个或多个单词的缩写形式。可以生成包含目标缩写词以及一个或多个关键词的上下文搜索查询。通过调用该上下文搜索查询，可以搜索用于目标缩写词的一个或多个扩展的伪文档索引，该伪文档索引包含一个或多个伪文档的索引、关联的一个或多个缩写词以及关联的上下文关键词。基于对伪文档索引的搜索，可以返回与目标缩写词关联的一个或多个伪文档。

摘要： 本发明涉及一种面向源代码的缩写词扩展必要性自动判定方法，属于计算机软件质量维护技术领域。首先，从源代码的语料库中，利用数据挖掘技术收集各种开发人员在相似上下文中频繁使用的常用缩写词。如果给定的缩写词至少与发现的一个常见缩写词相匹配，则不要展开它。在同一个语料库中，计算不同类型标识符长度的概率分布。如果缩写词的完整术语包含在缩写词的周围上下文中，即在同一源代码行中，则不要展开缩写词。其它没有从给定的方法中确定是否展开的缩写词，预计将用其全称替换。本方法对于给定测试项目，大多数缩写词可以被正确分类，只有极少部分的缩写词分类错误。在挑选不需要展开的缩写词方面是非常准确的，其准确率高达98％，召回率高达96％。

摘要： 本发明属于软件质量维护技术领域，为了解决现有缩写词扩展方法中对函数参数中缩写词进行扩展推荐较差的现状问题，提出了一种对参数中的缩写词进行自动扩展的方法，主要针对函数参数中的缩写词进行自动扩展，提出了一种基于实参‑形参相似性的缩写词扩展方法。对于给定的实参‑形参中的缩写词，根据一系列启发式规则在对应的形参‑实参以及参数类型中匹配其扩展词。只有当匹配失败时，才使用基于词典的缩写词扩展方法。本方法与现有方法的显著不同在于本方法充分利用了实参与形参之间的文本相似性以扩展参数中的缩写词。

摘要： 本发明涉及一种在多个语境中对缩写词进行扩展的方法和装置。该方法包括：在多个语境中，将与缩写词具有共现模式关系的全称词确定为缩写词的第一类候选全称词；在不存在具有共现模式关系的缩写词和全称词的语境中，将第一类候选全称词作为检索词进行检索，如果某个语境含有第一类候选全称词，则将其确定为第二类候选全称词；将基于网络信息获取的与第一类候选全称词不同的所有其他与缩写词对应的全称词作为检索词进行检索，确定第三类候选全称词；以及根据多个语境与第一类候选全称词和/或第二类候选全称词的对应关系以及置信度来构建训练数据集，学习分类模型，确定第三类候选全称词的置信度，从而确定缩写词在各个语境中对应的全称词。

摘要： 基于上下文的首字母缩略词和/或缩写词的歧义消除可以确定收到的段落中的目标缩写词以及出现在该目标缩写词的上下文中的一个或多个关键词，该目标缩写词表示一个或多个单词的缩写形式。可以生成包含目标缩写词以及一个或多个关键词的上下文搜索查询。通过调用该上下文搜索查询，可以搜索用于目标缩写词的一个或多个扩展的伪文档索引，该伪文档索引包含一个或多个伪文档的索引、关联的一个或多个缩写词以及关联的上下文关键词。基于对伪文档索引的搜索，可以返回与目标缩写词关联的一个或多个伪文档。

摘要： 本申请提供了首字母缩写词的消歧方法、系统、电子设备及存储介质。所述消歧方法包括：识别文档的句子中的目标首字母缩写词；将所识别到的所述目标首字母缩写词与预先创建的数据集相匹配，所述数据集中记载有预定数量的首字母缩写词及其对应的英文词组的全称，从而通过所述匹配，获取所识别到的目标首字母缩写词所对应的英文词组的全称；以及在获取到的全称为1个的情况下，输出所述全称；并且在获取到的全称大于1个的情况下，经由预先训练好的二分类模型输出与所述句子的句意相适应的1个全称，从而即使在1个首字母缩写词对应多种全称的情况下，也能够结合该首字母缩写词所在的句子的句意来输出正确的全称，提升用户的体验。

摘要： 本发明涉及一种面向源代码的缩写词扩展必要性自动判定方法，属于计算机软件质量维护技术领域。首先，从源代码的语料库中，利用数据挖掘技术收集各种开发人员在相似上下文中频繁使用的常用缩写词。如果给定的缩写词至少与发现的一个常见缩写词相匹配，则不要展开它。在同一个语料库中，计算不同类型标识符长度的概率分布。如果缩写词的完整术语包含在缩写词的周围上下文中，即在同一源代码行中，则不要展开缩写词。其它没有从给定的方法中确定是否展开的缩写词，预计将用其全称替换。本方法对于给定测试项目，大多数缩写词可以被正确分类，只有极少部分的缩写词分类错误。在挑选不需要展开的缩写词方面是非常准确的，其准确率高达98％，召回率高达96％。

摘要： 本发明公开了一种计算机中自动生成英文论文标题缩写词的方法，包括以下步骤：对描述内容进行分析，得到各个词语的权重，即重要程度；根据各个词的权重，采用beamsearch的方法在整个缩写词空间中搜索候选缩写词，并得到缩写词的初步打分；对缩写词打分进行调整，得到最终的得分，并按从大到小排序。本发明对现有的缩写词生成方法进行改善和提高，能够避免对描述文本各部分平等处理的问题。同时，通过句法分析、语义分析、语言模型等自然语言处理相关技术在一定程度上学习人们在创造缩写词的时候所考虑到的语言学相关知识，使形成缩写词的过程更具有解释性。

摘要： 本发明属于软件质量维护技术领域，为了解决现有缩写词扩展方法中对函数参数中缩写词进行扩展推荐较差的现状问题，提出了一种对参数中的缩写词进行自动扩展的方法，主要针对函数参数中的缩写词进行自动扩展，提出了一种基于实参‑形参相似性的缩写词扩展方法。对于给定的实参‑形参中的缩写词，根据一系列启发式规则在对应的形参‑实参以及参数类型中匹配其扩展词。只有当匹配失败时，才使用基于词典的缩写词扩展方法。本方法与现有方法的显著不同在于本方法充分利用了实参与形参之间的文本相似性以扩展参数中的缩写词。

摘要： 本发明涉及一种在多个语境中对缩写词进行扩展的方法和装置。该方法包括：在多个语境中，将与缩写词具有共现模式关系的全称词确定为缩写词的第一类候选全称词；在不存在具有共现模式关系的缩写词和全称词的语境中，将第一类候选全称词作为检索词进行检索，如果某个语境含有第一类候选全称词，则将其确定为第二类候选全称词；将基于网络信息获取的与第一类候选全称词不同的所有其他与缩写词对应的全称词作为检索词进行检索，确定第三类候选全称词；以及根据多个语境与第一类候选全称词和/或第二类候选词的对应关系以及置信度来构建训练数据集，学习分类模型，确定第三类候选全称词的置信度，从而确定缩写词在各个语境中对应的全称词。