自由词

摘要： 我刊要求文稿需标引2~5个关键词,请使用中国医学科学院信息研究所的中文医学主题词表(Cme SH)所列的词或登录万方医学网:http//med.wanfangdata.com.cn/mesh/mesh.aspx查找。如果查找不到相应的关键词,处理方法有:(1)可选用直接相关的几个主题词进行组配。(2)可根据树状结构表选用最直接的上位主题词。(3)必要时可采用常用的自由词并排列到最后。

摘要： 关键词又称主题词,是位于摘要之后,在论文中起关键作用的、最能说明问题的、代表论文特征的名词或词组。它通常来自于题目,也可以从论文中挑选。一般每篇论文要求2~5个关键词。每个关键词都可以作为检索论文的信息,若选择不当,会影响他人的检索效果。医学上现在主要使用美国《医学索引》(Index Medicus)的医学主题词表(Medical Subject Headings,MeSH)最新版作为规范,亦可参考中国医学科学院情报研究所翻译地英汉对照《医学主题词注释字顺表》。非主题词表的关键词为自由词,只有必要时,才可排列于最后。有些新词也可选用几个直接相关的主题词进行搭配。

摘要： 论文中需标注3~5个关键词,请务必使用美国国立医学图书馆编辑的最新版《Index Medicus》医学主题词表(MeSH)内所列出的词,也可以通过上网查检索词。如MeSH上尚无相应的主题词,处理办法:(1)选用直接相关的几个主题词进行组配;(2)选用约定俗成的词组或已被本研究领域广泛认同的自由词。中英文关键词不能缩写,必须给出全文,如“SCLC”应标注为“小细胞肺癌”和“Small cell lung cancer”。

摘要： 关键词又称主题词,是位于摘要之后,在论文中起关键作用的、最能说明问题的、代表论文特征的名词或词组。它通常来自于题目,也可以从论文中挑选。一般每篇论文要求2~5个关键词。每个关键词都可以作为检索论文的信息,若选择不当,会影响他人的检索效果。医学上现在主要使用美国《医学索引》(Index Medicus)的医学主题词表(Medical Subject Headings,MeSH)最新版作为规范,亦可参考中国医学科学院情报研究所翻译地英汉对照《医学主题词注释字顺表》。非主题词表的关键词为自由词,只有必要时,才可排列于最后。

摘要： 我刊发表的所有文章需标引3~8个关键词,关键词之间应用“;”隔开。论著、调查研究、专题策划等栏目还需提供对应的英文关键词,且每个英文关键词的首字母应大写。关键词应结合论文进行主题分析,尽可能从题名、摘要、层次标题和正文的重要段落中抽出与主题概念一致的词和词组。关键词选取应参照中国医学科学院医学信息研究所发布的《中文医学主题词表》,或直接登录万方医学网(http://old.med.wanfangdata.com.cn/Mesh/Index.aspx)进行MeSH检索,其他类术语也可登录全国科学技术名词审定委员会主办的“术语在线”网页或手机端平台检索查询。必要时,可采用习用的自由词作为关键词并排列在最后。

摘要： 关键词又称主题词,是位于摘要之后,在论文中起关键作用的、最能说明问题的、代表论文特征的名词或词组。它通常来自于题目,也可以从论文中挑选。一般每篇论文要求2~5个关键词。每个关键词都可以作为检索论文的信息,若选择不当,会影响他人的检索效果。医学上现在主要使用美国《医学索引》(Index Medicus)的医学主题词表(Medical Subject Headings,MeSH)最新版作为规范,亦可参考中国医学科学院情报研究所翻译地英汉对照《医学主题词注释字顺表》。非主题词表的关键词为自由词,只有必要时,才可排列于最后。有些新词也可选用几个直接相关的主题词进行搭配。

摘要： 我刊要求文稿需标引2~5个关键词,请使用中国医学科学院信息研究所的中文医学主题词表(CmeSH)所列的词或登录万方医学网:http//med.wanfangdata.com.cn/mesh/mesh.aspx查找。如果查找不到相应的关键词,处理方法有:(1)可选用直接相关的几个主题词进行组配。(2)可根据树状结构表选用最直接的上位主题词。(3)必要时可采用常用的自由词并排列到最后。

摘要： 论文需标引3~8个关键词,关键词是为了便于进行文献标引工作而选用的可表达文章主题内容的词或短语。关键词尽量从中国医学科学院信息研究所编译的最新版《中文医学主题词表》(cMesH)中选取。未被词表收录的新的专业术语(自由词)可直接作为关键词使用,建议排在最后。关键词中第1个词必须来自cMesH,多个关键词之间以分号“;”隔开。

摘要： 关键词的选择:摘要下标引关键词3-5个。尽量使用美国国立医学图书馆编辑的最新版《Index Medicus》中医学主题词表(MeSH)内所列的词。如果最新版MeSH中尚无相应的词,处理办法有:(1)可选用直接相关的几个主题词进行组配;(2)可根据树状结构表选用最直接的上位主题词;(3)必要时,可采用习用的自由词并列于最后。关键词中的缩写词,应按MeSH表还原为全称,如“HBsAg”应标引为“乙型肝炎表面抗原”。

摘要： 论文需标引3~8个关键词,关键词是为了便于进行文献标引工作而选用的可表达文章主题内容的词或短语。关键词尽量从中国医学科学院信息研究所编译的最新版《中文医学主题词表》(cMesH)中选取。未被词表收录的新的专业术语(自由词)可直接作为关键词使用,建议排在最后。关键词中第1个词必须来自cMesH,多个关键词之间以分号";"隔开。

摘要： 分析了我国科技论文关键词标引中存在的问题,即人们对关键词标引思想上不重视、概念上不清楚,导致关键词标引结果不理想。在参考前人研究成果的基础上,结合我国相关标准和规范,对关键词的概念和标引方法进行了讨论,认为关键词是揭示和描述论文主题的重要的、带关键性的语词,其标引主要是受控标引,但允许自由词的存在。关键词标引步骤为：论文审读→主题分析→抽词→规范化处理→标引结果审核。重点叙述了科技论文主题分析和主题词抽词技术,探讨了如何提高中文关键词的标引质量：科技论文主题分析要全面,规范化处理抽取的主题词、控制自由词数量。最后讨论了科技论文英文关键词标引过程中要注意的几个问题：采用规范工具标引英文关键词;各种汉语主题词表要增加和规范主题词对应的英文名称。

摘要： 随着Web2.0理念日益深入人心,博客作为一种网络日志的形式,成为网络上的主要应用之一.而主要出现在博客、网络相册等系统上的,依靠大量用户使用自由选择的词汇作为标签(Tag)来对事物进行标记的人工分类的"大众分类法"也逐渐成为研究热点。本文将焦点集中在中文博客标签上,着重考查其统计性质、齐夫定律和复杂网络性质,从多方面初步了解中文博客标签的性质和特点。

摘要： 随着Web2.0理念日益深入人心,博客作为一种网络日志的形式,成为网络上的主要应用之一.而主要出现在博客、网络相册等系统上的,依靠大量用户使用自由选择的词汇作为标签(Tag)来对事物进行标记的人工分类的"大众分类法"也逐渐成为研究热点。本文将焦点集中在中文博客标签上,着重考查其统计性质、齐夫定律和复杂网络性质,从多方面初步了解中文博客标签的性质和特点。

摘要： 随着Web2.0理念日益深入人心,博客作为一种网络日志的形式,成为网络上的主要应用之一.而主要出现在博客、网络相册等系统上的,依靠大量用户使用自由选择的词汇作为标签(Tag)来对事物进行标记的人工分类的"大众分类法"也逐渐成为研究热点。本文将焦点集中在中文博客标签上,着重考查其统计性质、齐夫定律和复杂网络性质,从多方面初步了解中文博客标签的性质和特点。

摘要： 随着Web2.0理念日益深入人心,博客作为一种网络日志的形式,成为网络上的主要应用之一.而主要出现在博客、网络相册等系统上的,依靠大量用户使用自由选择的词汇作为标签(Tag)来对事物进行标记的人工分类的"大众分类法"也逐渐成为研究热点。本文将焦点集中在中文博客标签上,着重考查其统计性质、齐夫定律和复杂网络性质,从多方面初步了解中文博客标签的性质和特点。

摘要： 随着Web2.0理念日益深入人心,博客作为一种网络日志的形式,成为网络上的主要应用之一.而主要出现在博客、网络相册等系统上的,依靠大量用户使用自由选择的词汇作为标签(Tag)来对事物进行标记的人工分类的"大众分类法"也逐渐成为研究热点。本文将焦点集中在中文博客标签上,着重考查其统计性质、齐夫定律和复杂网络性质,从多方面初步了解中文博客标签的性质和特点。

摘要： 本发明揭示一种由电子装置执行的用于获得由用户指定的关键词的说话者不相依关键词模型的方法。所述方法可包含从所述用户接收指示所述关键词的至少一个样本声音。所述方法还可基于所述至少一个样本声音而产生所述关键词的说话者相依关键词模型、响应于产生所述说话者相依关键词模型而向服务器发送对于所述关键词的所述说话者不相依关键词模型的请求，和从所述服务器接收适于检测由多个用户说出的所述关键词的所述说话者不相依关键词模型。

摘要： 本发明提供：1)一种自由基聚合性聚醚及其制造方法，其能够对将自由基聚合性单体进行自由基聚合而得的共聚物赋予优异的透明性和高断裂伸长率、高弯曲强度等优异的机械特性；2)一种含有该自由基聚合性聚醚和自由基聚合性乙烯基系单体的聚合性组合物，其能够形成具有优异的透明性和高断裂伸长率、高弯曲强度等优异的机械特性的共聚物；以及3)一种含有该共聚物的共聚物、成型体和薄膜。通过将自由基聚合性聚醚的数均分子量设为特定的范围，进而将(甲基)丙烯酰基的导入量设为特定的范围，从而能够使用该自由基聚合性聚醚来得到具有优异的透明性和高断裂伸长率、高弯曲强度等优异的机械特性的聚合物、成型体和薄膜。

摘要： 取得包含用户输入的检索字的检索查询（S4），将取得的检索查询与用户识别信息和检索查询的取得时刻对应地存储在检索查询记录DB（12a）中（S5），在检测到规定用户操作的情况下，提取与该用户的用户识别信息对应的检索查询（S6），从提取出的检索查询中确定第1检索查询（S7），从提取出的检索查询中确定取得时刻在第1检索查询的取得时刻之前的第2检索查询（S8、S9），在关联词DB（12b）中登记第1检索查询的检索字和第2检索查询的检索字作为关联词（S10）。

摘要： 一种用于在自动语音识别(ASR)系统中学习词汇表外的(OOV)词的方法(和结构和计算机产品)包括：使用原声词嵌入递归神经网络(AWERNN)来接收所述ASR系统的新OOV词的特征序列，所述RNN提供原声词嵌入(AWE)向量作为其输出。从AWERNN输出的AWE向量被提供作为原声词嵌入到训练的原声到词的神经网络(AWE→A2W NN)的输入，以从所述AWE向量提供OOV词的权重值。将OOV词权重插入到由ASR系统使用的原声到词(A2W)的词嵌入的列表中，以从语音原声特征的输入输出所识别的词，其中OOV词权重相对于A2W词嵌入列表中的现有权重被插入到A2W词嵌入列表中。

摘要： 进行具有高精度的同义词判断而从文本中自动地生成同义词辞典。对文本进行词素分析，而将文本分割为多个单词，获得词素分析完毕文本。对词素分析完毕文本进行主题分类，从多个单词中选择属于各主题的至少一个主题词，从至少一个主题词中提取附带有各主题的特征的基准词。对多个单词进行多维向量化，而获得分别表现多个单词的多个向量。从多个单词中选择至少一个类似词。以使表现基准词的向量与表现至少一个类似词的各类似词的向量之间的类似度高于设定的基准的方式，选择至少一个类似词。制作登记有至少一个类似词的至少一部分的同义词辞典。

摘要： 本发明提出了一种查询词嵌入扩展词和统计扩展词并集的中文查询扩展方法，其利用深度学习工具对对初检文档集进行词嵌入语义学习训练，得到词向量集，计算每个查询词项与所有非查询词项的向量余弦相似度并降序排列，提取前列非查询词项作为查询词项词嵌入扩展词，得到查询词项词嵌入扩展词集，然后利用基于Copulas理论的统计扩展词挖掘方法对伪相关反馈文档集挖掘统计扩展词，建立统计扩展词集，最后将查询词项词嵌入扩展词集和统计扩展词集进行并集得到最终扩展词，最终扩展词和原查询组合为新查询，再次检索文档集，实现查询扩展。本发明将查询词嵌入扩展词和统计扩展词并集融合，能挖掘出与原查询相关的高质量扩展词，提高和改善文本信息检索性能。

摘要： 本发明公开了一种拼词方法、拼词从机及拼词系统，其中拼词方法应用于拼词系统的拼词从机，所述拼词系统还包括与终端设备通信连接的拼词主机，所述拼词方法包括：接收所述拼词主机发送的待拼词组，所述待拼词组为所述终端设备接收触发指令时，根据所述触发指令生成对应的待拼词组并发送给所述拼词主机，以使所述主机将所述待拼词组发送给所述从机；获取拼接词组，所述拼接词组为所述拼词从机从字符组件获取；判断所述待拼词组和所述拼接词组是否匹配；若匹配，则生成响应信息并将所述响应信息发送给所述拼词主机，以使所述拼词主机将所述响应信息转发给所述终端设备，从而使所述终端设备根据所述响应信息做出响应。

摘要： 立体自由拼词卡，属于英语学习用具技术领域。本实用新型的技术方案是：包括平板，其特征是在平板上边缘设有一排钢钉，钢钉上设有铜丝，铜丝外侧设有橡胶套。本实用新型结构简单，在英语学习过程中能够自由拼词，提高学生积极性和学习效率，减轻了学生的学习困难。

摘要： 本发明公开一种基于自由词检索的电子病历快速检索系统，包括控件属性定义单元、检索结构化预处理单元和智能排序单元，对电子病历进行属性定义以及检索结构化的预处理方法与三维索引数据库的构建，将一份电子病历经过检索结构化预处理流水线，从而构建一个三维的索引数据库，使得用户能够同时对检索词汇与检索字段进行限定，系统通过对三维数据库的查询快速得到检索结果。如此达到进行快速检索，从而查找到符合检索要求的目标电子病历，提高使用便利性。

摘要： 本发明公开一种基于自由词检索的电子病历快速检索系统，包括控件属性定义单元、检索结构化预处理单元和智能排序单元，对电子病历进行属性定义以及检索结构化的预处理方法与三维索引数据库的构建，将一份电子病历经过检索结构化预处理流水线，从而构建一个三维的索引数据库，使得用户能够同时对检索词汇与检索字段进行限定，系统通过对三维数据库的查询快速得到检索结果。如此达到进行快速检索，从而查找到符合检索要求的目标电子病历，提高使用便利性。