美国著名作家

摘要： 《革命之路》美国著名作家理查德·耶茨的处女作。这部作品并非描写革命与战争,而是以冷峻的笔触描写二战后普通纽约中产阶级的生活。这部小说不止于呈现婚姻的无望,更以此表达在二战后的经济复苏与思想变迁的大动荡中,人们也正在经受着来自生活与现实的种种考验。

摘要： 《威尼斯的小艇》出自美国著名作家马克·吐温笔下,描写的是一百多年前的水城威尼斯的独特风光,作为一篇精读课文被编入统编教材五年级下册第七单元,与《牧场之国》《金字塔》共同承载"体会静态描写和动态描写的效果"这一单元语文要素的学习目标.在教学中,教师该如何解读《威尼斯的小艇》呢?

摘要： 风的后面是风,天空的上面是天空,起风的日子里,所有的梦都渴望着一场伟大的飞行。这期的好书推荐,让我们一起走进理查德·巴赫的小说《海鸥乔纳森》。《海鸥乔纳森》讲述的是一个有关勇气、成长与梦想的故事。作者理查德·巴赫是美国著名作家、行吟诗人,还是飞行员。

摘要： 毛泽东著《中日问题与西安事变》的最早版本这本记录1937年3月1日毛泽东与美国记者史沫特莱谈话的《中日问题与西安事变》,油印本,32开,双折页装订,共14页28码。史沫特莱是杰出的国际主义战士、社会活动家、美国著名作家、新闻记者、中国人民的老朋友。

摘要： 作品介绍2007年1月11日,在北京人民艺术剧院实验剧场,话剧《愤怒的拳头》举行了首场演出。真实而惨烈的拳击比赛,主人公不屈的精神和必胜的信念,带给观众深深的震撼。这部话剧,改编自美国著名作家杰克·伦敦1913年发表的短篇小说《墨西哥人》。

摘要： 菲利普·罗斯:《布拉格狂欢》菲利普·罗斯,美国著名作家,1954年毕业于宾夕法尼亚州巴克内尔大学。罗斯曾多次提名诺贝尔文学奖,并多次获得国家图书奖、福克纳小说奖、普利策文学奖等重要奖项。罗斯的第一任妻子是玛格丽特,两人于1963年离婚,罗斯小说中很多女性形象的灵感来源于她。2005年,《纽约时报·书评周刊》推举"过去25年来出版的最优秀的一部美国小说",得票最多的前20部小说中,菲利普·罗斯的作品占了6部。

摘要： 一、文本外围:没有什么胜利可言,挺住意味着一切。(一)入口:建立“成功与失败”阅读框架有着“文坛硬汉”之名的美国著名作家海明威以他别具风格的作品享誉世界,也影响了一代代中国人。他的经典之作《老人与海》的节选,收录在统编版高中语文教材选择性必修.上册自读篇目。

摘要： 劳伦斯这位神秘而古怪的艺术天才若能活到今天,该是百岁老翁了。幸亏他早逝,否则活到耄耋之年的他会令人惨不忍睹。本是一个翩翩少年,英俊洒脱,周围淑女如云,却因着太剧烈的精神燃烧而熬煎得形销骨立,一张清秀的小生面庞在而立之年就已过早沧桑。难怪美国著名作家亨利·米勒在《D.H.劳伦斯的激赏》一书中悲天悯人地发出“劳伦斯,我为你哭泣”这种伤感之鸣。

摘要： 美国著名作家和教育家L.Ron Hubbard的教育学理论认为,影响语言理解和应用的最重要的因素是词汇。从应试的角度看"词汇是听说之源,阅读之根,完形之本,语法之母,写作之魂"。词汇是英语之基,基础不牢,地动山摇。根据某项对中学生进行的问卷调查结果:86.3%的中学生认为英语学习最大的困难是"单词记不住,容易忘"可知,几乎所有英语学困生对英语学习失去兴趣都是从记不住单词开始的。

摘要： 《威尼斯的小艇》是美国著名作家马克·吐温的一篇游记散文。全文布局精巧,以小艇为主线,展现了水上名城威尼斯的异域风光。该文语言节奏明快,笔触轻松自然,富有生活情趣,为我们展示了一幅多姿多彩的异域风情画卷,只有细细品味,才能真正领略到那独特的异域风光,以及文本字里行间流露出的独特语言魅力。

摘要： 本发明公开了一种基于网络表征和语义表征的同名作者消歧方法。本方法为：1)提取目标论文库中各论文的语义特征和离散特征；2)基于离散特征计算各论文间的相似度，得到论文的关系相似性矩阵；如果一论文与其他论文没有共同作者或机构，则将其加入一离群论文集中；3)基于各论文的所述语义特征计算论文的语义相似度矩阵；将目标论文库中不包含语义特征的论文加入离群论文集中；4)将关系相似性矩阵和语义相似度矩阵加权求和，获得论文相似度矩阵并对其进行聚类；将不属于任何簇的论文加入离群论文集中；5)利用基于相似度阈值匹配的方法将离群论文集中的论文分配到对应的簇中。本发明实现高准确率的论文同名作者的消歧。

摘要： 本发明涉及一种基于高置信度特征属性分层聚类方法的论文同名作者消歧方法。主要步骤：（1）先从学术搜索引擎中抽取出原始数据，提取出特征属性值，对其进行规范化处理；（2）根据规则，先形成别名组，然后根据别名组生成同形异义作者歧义组；（3）分别对各个单特征属性进行相似度计算和消歧方法的选取；（4）通过由步骤3得出的各个属性置信度评估，得出基于高置信度的特征属性层次聚类方法。应用本发明，不仅保证了姓名消歧的速度，也提高了消歧的准确率。

摘要： 本发明公开了一种无监督的基于表示学习的同名作者消歧方法及装置，包括：对科学文献数据进行预处理；利用Word2Vec预训练模型和SCIBERT预训练模型分别生成基于Word2Vec和基于SCIBERT的文本语义表示向量；通过对消歧数据的处理生成局部异质网络，指定元路径metapath并利用metapath2vec方法获取基于局部图结构的论文关系表示向量；针对上述三种表征向量分别生成相似度矩阵并进行加权求和；利用无监督聚类方法进行聚类；对聚类离散点进行簇指派，得到最终消歧结果。本发明利用论文的表征信息，结合多重混合的表征学习和聚类离散点指派方法，增强消歧算法的泛化能力与鲁棒性，提高了消歧准确度与消歧效率。

摘要： 本发明公开了同名作者判断方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及大数据和数据处理技术领域，在该同名作者判断方法中，本发明应用大数据技术搜索出目标作者姓名的全部论文，并按发表论文的单位进行分类，检索出论文的基本词，并应用词频‑逆文档词频方法提取论文的核心词；再由此建立论文的核心词词频向量，计算不同论文之间的相似度，从而建立同一单位论文的相似度自相关矩阵和不同单位论文的相似度互相关矩阵；最后通过相似度自相关矩阵和相似度互相关矩阵，分别计算论文相似度的自相关矩阵相似度指数和互相关矩阵相似度指数，由此可以判断不同单位以所述目标作者姓名发表论文的作者是否为同一人。

摘要： 本发明公开了基于预训练模型与决策树的增量式论文同名作者消歧方法，属于神经网络与作者同名消歧技术领域，所述方法利用人工定义特征与XLNet提取特征相结合的特征提取，首先使用人工定义特征提取论文中作者名称、机构等字段的信息，使用XLNet提取论文标题、摘要等字段的信息，之后利用XGBoost与提取出的特征来预测每篇论文应该归属的正确作者，对于该步未能分配出的论文进行凝聚式聚类的后处理，获取主聚类作为新的作者论文集，预测结果使用准确率、召回率以及F1值。本发明能够对论文的信息进行更加充分地提取，具有较强的可解释性，具有较强的鲁棒性，在处理噪点较多以及论文信息较为齐全的数据上有较优秀的表现。

摘要： 本发明提供一种重名作者文献聚类方法及装置，通过获取目标文献集中任意两篇文献的相关性参数，相关性参数包括作者同现指数、关键词相关指数、作者单位相似性指数、论文分类号相关指数、以及引用关系指数；根据任意两篇文献的相关性参数获取任意两篇文献的相关系数；根据任意两篇文献的相关系数对目标文献集进行聚类分析，获取基于重名作者的聚类结果，每一聚类下的文献中重名作者均表示同一个作者实体，消除重名作者歧义问题，在学术文献计量分析、科技评价、学术研究等方面具有很高的应用价值，能够提高学术分析的精准化程度。

摘要： 本发明公开了一种无监督的基于表示学习的同名作者消歧方法及装置，包括：对科学文献数据进行预处理；利用Word2Vec预训练模型和SCIBERT预训练模型分别生成基于Word2Vec和基于SCIBERT的文本语义表示向量；通过对消歧数据的处理生成局部异质网络，指定元路径metapath并利用metapath2vec方法获取基于局部图结构的论文关系表示向量；针对上述三种表征向量分别生成相似度矩阵并进行加权求和；利用无监督聚类方法进行聚类；对聚类离散点进行簇指派，得到最终消歧结果。本发明利用论文的表征信息，结合多重混合的表征学习和聚类离散点指派方法，增强消歧算法的泛化能力与鲁棒性，提高了消歧准确度与消歧效率。

摘要： 本发明公开了一种基于网络表征和语义表征的同名作者消歧方法。本方法为：1)提取目标论文库中各论文的语义特征和离散特征；2)基于离散特征计算各论文间的相似度，得到论文的关系相似性矩阵；如果一论文与其他论文没有共同作者或机构，则将其加入一离群论文集中；3)基于各论文的所述语义特征计算论文的语义相似度矩阵；将目标论文库中不包含语义特征的论文加入离群论文集中；4)将关系相似性矩阵和语义相似度矩阵加权求和，获得论文相似度矩阵并对其进行聚类；将不属于任何簇的论文加入离群论文集中；5)利用基于相似度阈值匹配的方法将离群论文集中的论文分配到对应的簇中。本发明实现高准确率的论文同名作者的消歧。

摘要： 本发明公开了一种基于分层网络的重名作者辨识方法，包括：步骤1，对于给定文献数据集按照发表时间划分子集；为子集构建作者合作网络G

摘要： 本发明涉及一种基于高置信度特征属性分层聚类方法的论文同名作者消歧方法。主要步骤：（1）先从学术搜索引擎中抽取出原始数据，提取出特征属性值，对其进行规范化处理；（2）根据规则，先形成别名组，然后根据别名组生成同形异义作者歧义组；（3）分别对各个单特征属性进行相似度计算和消歧方法的选取；（4）通过由步骤3得出的各个属性置信度评估，得出基于高置信度的特征属性层次聚类方法。应用本发明，不仅保证了姓名消歧的速度，也提高了消歧的准确率。