论坛主题

摘要： 中国图象图形学学会第七届珠峰论坛举办5月7日,中国图象图形学学会主办、中国图象图形学学会青年工作委员会承办、山东大学计算机科学与技术学院协办的第七届珠峰论坛通过线上会议的方式召开,论坛主题为“齐鲁智能媒体信息处理”。山东大学副教授甘甜、山东大学助理教授吴建龙担任会议的执行主席。

摘要： 中国发展高层论坛2021年会于3月20至22日在北京钓鱼台国宾馆线上线下同步举行。本届论坛主题为“迈上现代化新征程的中国”。中国发展高层论坛由国务院发展研究中心主办,中国发展研究基金会承办,自2000年以来每年举办一次,已经连续举办21届。

摘要： 在2021推进全球生态文明建设(洱海)论坛主题对话环节,围绕论坛主题“共建生态文明、共护美丽星球”,来自政府部门、国际组织、金融领域、政治学研究等领域中外嘉宾进行了深度对话交流。

摘要： 根据北京园林学会2020年工作计划,本年度的学术论坛活动已经着手进行,按照程序首先应该确定论坛主题,再提交园林学会党建工作小组和各专业委员会主任联席会议讨论。按照市疫情防控工作领导小组有关会议通知要求,疫情防控期间,学会此次联席会议采取微信群和网上的方式进行。

摘要： 6月8日,中华环保联合会绿色金融专业委员会2019年度高峰论坛,在北京钓鱼台大酒店举行。论坛主题是"发展绿色金融,建设生态文明",约200名来自经济、金融、环保等相关部门的领导、专家、学者、企业界人士出席了此次高峰论坛。第十届全国人大常委会副委员长顾秀莲、第十二届全国政协副主席马培华莅临此次高峰论坛并发表主旨演讲。开幕式由中华环保联合会副主席兼秘书长谢玉红主持。作为此次高峰论坛的媒俾支持单位,《环境与生活》杂志选取与会者的部分友言连续刊出,以飨读者。

摘要： 5月16日,中国有色金属工业协会金银分会第四届五次理事会在武汉召开。会议主题是认真贯彻有色协会2019年工作会议精神,着眼有色金银工业发展趋势,聚焦行业发展热点难点问题,居安思危,开拓进取,为加快建设有色金属工业强国不,懈奋斗。中国有色金属工业协会副会长兼金银分会会长王健,中国有色金属工业协会副会长、鑫达金银开发中心总经理朱景兵,以及协会有关部门负责人和80多名金银分会理事代表出席了会议。

摘要： 中国有色金属工业协会陈全训会长出席第十六届上海衍生品市场论坛5月28日上午,由上海期货交易所与上海市金融工作局、相关行业协会、金融机构、实体企业和会员单位联合主办的第十六届上海衍生品市场论坛主题峰会在黄浦江畔的上海国际会议中心举行。本届论坛的主题是“服务实体二十载,改革开放创未来”。

摘要： 备受全球瞩目的2019中国汽车论坛将于2019年4月16日至18日在上海隆重召开!本届论坛主题为“创新、开放、绿色—聚焦汽车产业变革与机遇”。中国汽车论坛是由中国汽车工业协会(CAAM)、中央广播电视总台央视财经频道联合主办,世界汽车组织(OICA)、世界经济论坛(达沃斯)唯一支持的行业顶级论坛。自2011年首次举办以来已经成功举办八届,影响力日益广泛。中国汽车论坛以“高端、求实、重效”的特点.

摘要： 褒贬倾向性分析与识别在信息过滤、自动文摘、文本分类等领域都有良好的应用前景。针对褒贬倾向性较为集中的论坛网页，提出了基于特定论坛主题的网页文本褒贬倾向性计算方法。在人工选取褒贬评价词语的基础上，结合句法分析和知网词语相似度计算方法，提取出反映主题褒贬倾向的特征词，并根据网页信息块计算每个回复内容的褒贬倾向性，进而计算整个论坛页面的褒贬倾向性。在部分语料范围内的实验结果良好。

摘要： 一种针对论坛文本的主题挖掘方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：爬取论坛的数据，利用文本处理手段找出大概率可能是无意义的回复，并做好标记；步骤2：对论坛文本按照句子切割，之后进行分词，根据词性删除无用的词，去停用词；步骤3：对现有的文本根据BBS‑LDA主题模型使用Gibbs Sampling进行参数估计，最终得到属于每个主题可能性最大的词语。本发明对论坛的这些特点，基于LDA提出一种新的主题模型BBS‑LDA，更有效地挖掘论坛文本中的主题，以提高论坛文本主题挖掘的能力。

摘要： 本发明涉及通信领域，提供了一种在网络论坛中展开同主题帖子集的方法、系统及设备。所述方法包括以下步骤：A.服务器对客户端发送的帖子相关数据进行分类，并保存到数据库中；B.服务器从数据库中提取不同类别的帖子相关数据，并发送给客户端；C.所述客户端根据不同类别的帖子相关数据绘制出页面，并显示。本发明中服务器按照帖子的内容将网络论坛的同主题帖子集进行分类，并基于该分类进行存储、提取、绘制，从而在客户端用户界面上显示出能让用户迅速了解帖子关键信息的网页，因此提高了用户的操作效率，增强了用户参与讨论的积极性，进而有利于网络社区的繁荣。

摘要： 一种针对论坛文本的主题挖掘方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：爬取论坛的数据，利用文本处理手段找出大概率可能是无意义的回复，并做好标记；步骤2：对论坛文本按照句子切割，之后进行分词，根据词性删除无用的词，去停用词；步骤3：对现有的文本根据BBS‑LDA主题模型使用Gibbs Sampling进行参数估计，最终得到属于每个主题可能性最大的词语。本发明对论坛的这些特点，基于LDA提出一种新的主题模型BBS‑LDA，更有效地挖掘论坛文本中的主题，以提高论坛文本主题挖掘的能力。

摘要： 本发明涉及通信领域，提供了一种在网络论坛中展开同主题帖子集的方法、系统及设备。所述方法包括以下步骤：A.服务器对客户端发送的帖子相关数据进行分类，并保存到数据库中；B.服务器从数据库中提取不同类别的帖子相关数据，并发送给客户端；C.所述客户端根据不同类别的帖子相关数据绘制出页面，并显示。本发明中服务器按照帖子的内容将网络论坛的同主题帖子集进行分类，并基于该分类进行存储、提取、绘制，从而在客户端用户界面上显示出能让用户迅速了解帖子关键信息的网页，因此提高了用户的操作效率，增强了用户参与讨论的积极性，进而有利于网络社区的繁荣。

摘要： 本发明提供一种基于规则和语义的通用论坛主题帖页面信息抽取方法，用于对主题帖标题，作者，发帖时间和正文的提取，本发明抽取方法满足当今主流论坛的网页结构，克服传统爬虫需要针对不同网站分别设计而耗费的人工成本。

摘要： 本发明公开了一种联合行为‑情感‑时序的在线论坛主题建模方法。包括对个人的发帖文本进行情感、行为、主题和时间挖掘。首先，针对帖子和个人情感确定帖子的情感向量占比；依据相关行为分类规则获取行为向量占比；将情感向量与行为向量联合，获取多类别的情感‑行为分类；依据情感‑行为分类的概率，确定在不同分类下的主题分布；联合时间向量，获取不同情感、不同行为、不同主题，在不同时间发帖的概率；联合主题下的词向量，确定不同情感、不同行为、不同主题中所选词的概率变化；最后，综合上述所有概率，得到个人所发帖子的情感、行为、时间和主题占比。本发明可以获得个人在不同阶段所关注的兴趣主题以及个人行为的演化趋势。

摘要： 本发明公开了一种联合情感和话语角色的在线论坛主题建模方法，首先，针对帖子的需要和相关分类方法确定帖子的各情感向量占比；其次，使用相关话语角色分类表分别确定发帖和回帖的各类角色向量的占比；第三，联合情感向量和回帖的角色向量，获取情感‑回帖角色的二维矩阵，并针对不同情感、不同话语角色，获取对应的主题分布概率；最后，情感向量联合主题向量，确定不同主题、不同情感下所选词的概率占比。综上，可以得到帖子的情感、话语角色以及主题占比。本模型将情感和话语角色两个变量联合纳入主题模型中，进而获取个人的兴趣主题和话语角色对应的主题信息，探究可得个人在在线论坛中关注的信息，以及不同话语角色关注的主题有何不同。

摘要： 本发明公开了一种基于梯度提升树的慕课论坛主题分类方法。首先收集并记录慕课论坛用户的行为数据，设计并提取慕课论坛的用户行为特征，使用梯度提升树对用户行为特征进行融合，得到判别能力更强的用户行为组合特征，然后使用独热编码对该特征进行编码，最后使用逻辑回归分类器对样本进行分类。本发明方法使用梯度提升树对慕课论坛用户行为特征进行融合，不需要人工筛选、划分、组合特征，从而降低人工设计特征所需的成本。并且该方法无需数据的先验知识，提高了慕课论坛主题分类的效率和准确率。

摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的慕课论坛主题分类方法，包括：对慕课论坛用户的行为进行记录并手工设计抽取相应的用户行为数据特征，使用卷积神经网络不断学习上述手工设计的用户行为特征，得到更高层次的更具判别力的用户行为特征表示，然后利用该特征对慕课论坛的主题进行分类，提高慕课论坛主题划分的效果。本发明方法使用卷积神经网络自动学习和抽象手工设计的论坛用户行为数据特征，获得更具判别力的慕课论坛主题分类特征，提高了慕课论坛主题分类的效果并可以减少用户手工设计、筛选用户行为特征的困难。

摘要： 本发明提供一种基于规则和语义的通用论坛主题帖页面信息抽取方法，用于对主题帖标题，作者，发帖时间和正文的提取，本发明抽取方法满足当今主流论坛的网页结构，克服传统爬虫需要针对不同网站分别设计而耗费的人工成本。