青年文摘

摘要： 文摘类期刊是期刊的一种特殊类型,以其优质内容的筛选价值、文摘成果的引领作用和文章集群的品牌效果,在传统媒体时代获得了极大关注,出现了面向不同受众群体的综合性文摘期刊。新媒体颠覆了信息的生产与传播方式,加剧了传统期刊的生存困境。媒体融合是信息化社会的必然趋势,文摘类期刊应聚焦传统媒体与新兴媒体的不同特点,把媒体融合理念贯穿于刊物定位、内容生产、营销策略和人才管理多个环节,让文摘类期刊的优势再度彰显,成为传统期刊转型的典范。

摘要： 心跳看到一篇小说,主角遇到一件特别关键的事,心情十分紧张,作者是这么描写的:他的心脏不由自主地跳动起来。[选自《青年文摘》2020年8月(上)]看书当你辩不过别人时,可以丢下一句“多看看书吧”,这样对方就心虚了。因为现在大家都不怎么看书,包括你也不看,但只要这么一说,就显得你很有文化,且不屑于跟他辩论。

摘要： “工具人”曾被《青年文摘》评选为年度“十大网络”。在确定了这个选题后,我们本是冲着同学们的搞笑段子去的,没想到最后却被他们无可奈何、走心的话打动了,他们的真心话听得让人心酸。不如,就让我们走进深圳宝安小学,看看同学们当工具人的故事吧!

摘要： 新冠肺炎疫情下,期刊面临严峻挑战.《青年文摘》是青少年阅读领域的高品质品牌,邀请社会各界名人为青少年读经典名作的读书栏目"偶像说"是《青年文摘》融媒体发展很好的尝试.

摘要： 近几年一些职工反映看不到报纸杂志了。原来单位给职工订阅好多报纸杂志,有系统内的报刊,也有像《读者》《青年文摘》之类的大众刊物。职工们在工作之余可以看看杂志报纸,了解政策学习理论,非常有利于单位学习氛围的营造。现在很多单位不给订报订刊的理由是,手机上什么都有,在网上就可以浏览最新的新闻资讯,没有必要订阅报刊了。

摘要： 正值习近平总书记带领政治局常委到嘉兴南湖瞻仰红船4周年之际,由团嘉兴市委、中国共青团杂志社、青年文摘杂志社主办,嘉兴市城市投资发展集团有限公司、嘉兴银行承办的"百年红船正青春"全国青年宣讲大赛决赛在嘉广集团融媒体中心大楼演播室以网络直播的形式举办。在线上,中国青年出版总社有限公司党委书记、董事长皮钧,嘉兴市副市长王慧琳发表了致词;大赛主评委、团中央青运史档案馆馆长胡献忠进行了点评。

摘要： 谁都知道作文在高考中的重要性,然而事实上,师生花在作文训练上的时间远不如花在阅读训练上的,正如王荣生先生所言:“大家从课时量上可以看出来,目前语文课绝大部分课时实际上花在阅读教学上,写作课课时是很少的。”[1]北京大学教授卢晓东还观察到:“在整个中小学阶段的语文设置上,我们对语法、字词的正确性方面要求非常高,比如字音要发得很准,写字的笔画不能出错,成语的解释中只能有一个固定的标准。但对写作要求却不高。”[2]各种辅导性的杂志如《创新作文》《疯狂作文》《作文通讯》《作文成功之路》等之所以热销,就是因为抓住了作文教学的软肋,看清了几千万高中学生内心的浮躁与焦虑,看准了有巨大的市场需求量,以至于《读者》《意林》《青年文摘》等畅销杂志见了都眼红,竟然也放下身段,争夺这个巨大市场。每年高考作文题目甫出,各杂志几乎都争先恐后地高调声称自己早已预测到所有的考题,然后牵强附会地“出示证据”。

摘要： 本发明公开了一种论文摘要蕴含细粒度知识元的抽取方法及装置，所述方法包括：确定知识元类型；建立知识元词库；使用bootstrapping技术自动扩充每种知识元类型的词库；获得知识元词库中的词语；使用词典匹配技术在论文摘要中查询知识元词库中的词语，建立词语与知识元类型的映射关系，获得标注语料库；输入标注语料库，训练LSTM‑CRF模型；将论文摘要转换为标注语料的形式，输入所述LSTM‑CRF模型中，预测每个词语被分配到每种知识元类型的概率，抽取概率最大的知识元类型作为对应词语的语义标签，将具有语义标签的词语作为论文摘要中的知识元。能够扩展传统知识元提取的范畴，快速准确地抽取多种类型细粒度的知识元。

摘要： 本发明提供了一种英文摘要关键信息提取方法、装置及电子设备，涉及信息处理的技术领域，首先获取英文文献的英文摘要信息；然后对英文摘要信息中的结论信息进行提取，并结合英文文献对应的发表信息，得到该英文文献对应的摘要浓缩信息。因此该方式可以通过对英文摘要信息的进一步提炼及处理，形成简短的摘要浓缩信息，从而在阅读者检索文献时，直观的为阅读者呈现文献的关键信息，无需阅读者进行点击操作查看完整的摘要信息，简单方便，在提高检索效率的同时，有效缓解阅读疲劳的问题。

摘要： 本发明公开了一种基于图模型的无监督自动文摘提取方法，属自然语言处理领域。本发明使用TF‑IDF模型得到样本特征词的IDF值，输入到PV‑IDF模型训练得到样本句子向量；利用关键词和句子位置等信息得到句子初始权重，生成惩罚矩阵；将句子初始权重输入图模型中初始化节点权重，句子向量相似度作为节点连线权重，迭代图模型得到句子得分并排序；将得分前n个候选文摘句利用惩罚矩阵筛选，得到文摘句；使用PV‑IDF模型训练句子向量计算相似度，初始化图模型节点权重，并使用惩罚矩阵对文摘句进行筛选，解决了现有无监督自动文摘方法语义相关度低，冗余度高的问题，在R

摘要： 本发明涉及一种双编码指针混合网络的中文摘要生成方法，包括：从语料数据集中获取中文文本数据，中文文本数据包括正文文本及对应的摘要；对获取的中文文本数据进行预处理，并将预处理后的中文文本数据按照设定的比例划分为训练集、验证集和测试集；根据训练集、验证集和测试集，创建对应的词典；基于双编码指针混合网络算法，构建双编码模型；基于训练集和验证集，对双编码模型进行训练和交叉验证；基于测试集对训练后的双编码模型进行测试，以得到中文摘要生成模型；将目标文本输入中文摘要生成模型，输出得到对应的中文摘要。与现有技术相比，本发明能够自动、准确地生成对应于中文文本的中文摘要，具有准确率高、概括能力强、语句通顺的优点。

摘要： 一种提取技术成果、技术需求的关键词和文摘的方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：文本预处理，包括对文本中的英文字符，进行统一处理，均采用小写进行表示；步骤二：基于TextRank的方法提取关键词；步骤三：提取文摘。本发明采用TextRank的方法提取技术成果、技术需求的关键词，来描述其主要内容或主要诉求。同时提取技术成果、技术需求的文摘，便于阅读、查询、搜索等功能。能够通过“关键词”的方式，简洁、清晰的描述技术成果、技术需求。加快用户查询、搜索技术成果或技术需求时的时间和效率。对技术成果或技术需求提取关键词存储后，在后续的查询和匹配方面，能够加快查询和匹配的速度，解决部分词库不全导致的关键词不完整的情况。

摘要： 本发明属于自然语言处理领域，具体涉及一种基于BERT和外部知识的生成式自动文摘方法，包括获取文档数据，并通过TextRank模块获取文档数据对应的关键词；将文档数据输入到BERT模型中进行编码，得到编码后的文档信息；通过关键词从外部知识模块检索外部知识，通过门控机制将外部知识与文档信息进行融合；将融合后的信息输入到Transformer模型进行解码，生成摘要；本发明使用BERT模型对文档数据编码捕捉更多的上下文信息和内部信息，提高编码的质量，使用关键词获取外部知识与文档信息进行融合，用Transformer模型丰富生成文摘的语义，提高生成摘要的流畅性和完整性，生成高质量的摘要。

摘要： 本发明实施例提供一种中文文摘语义知识图谱自动生成方法及相应的设备，属于计算机中文语义识别技术领域。所述中文文摘语义知识图谱自动生成方法包括：预处理中文文本格式，形成一个具有分词和词性标记的语句集合；通过预先建立的、以关系词(R)、动词(P)、介词(S)为元素的RPS语料库，遍历所述语句集合，识别所述语句集合中的语句成分，形成语句成分集合；遍历所述语句成分集合，提取由谓语动词和施事与受事组成的最小语义结构，形成语义结构集合；以及将所述语义结构集合转化为可视化语义知识图谱。

摘要： 本发明涉及摘要自动生成领域，具体提供了一种基于NLP技术的中文摘要自动生成方法及系统，包括如下步骤：S1：对需要生成摘要的文本进行目标训练，最大化生成每个目标单词的概率；S2：自动生成评价指标；S3：采用自动生成评价指标对需要生成摘要的文本进行评价；S4：采用摘要生成模型对文本进行语句抽取，生成摘要。本发明通过自然语言处理技术自动生成摘要，指根据一篇或多篇文档，自动地生成一段保留输入文本中关键信息并且语义通顺、简洁准确的摘要。自动文本摘要可以快速、准确、实时地生成摘要，弥补了人工摘要的不足之处。

摘要： 本发明公开了一种基于成分句法分析的中文摘要生成方法，方法包括：对文档进行预处理，得到文本句子集；基于文本句子集，使用语义提取模型得到文本语义信息编码；基于文本句子集，生成每个句子的成分句法分析结构树，并将每个句子的成分句法分析结构树基于跨度的方法转换为成分句法结构序列化编码；将文本语义信息编码及成分句法结构序列化编码共同输入编码器中进行整合编码；通过解码器对编码器传来的整合编码进行解码，生成文本摘要。能够把文本原有的语法结构提出来，用于监督文本摘要生成过程，解决了文本摘要准确性问题以及可读性问题。

摘要： 本发明公开了一种新闻自动文摘生成方法及装置。其中，该方法包括：获取原始新闻数据；根据所述原始新闻数据，生成段落标签和关联标签；通过所述段落标签和所述关联标签，将所述原始新闻数据进行拆分，得到新闻数据特征向量；将所述新闻数据特征向量输入至文摘生成模型中，得到新闻文摘数据。本发明解决了现有技术中的新闻文摘生成方法，无法根据新闻内容的数据量来进行智能化的拆分和分层递进生成，因此在新闻文摘生成的时候，由于是大量的数据整合生成，会导致数据生成效率低下、数据生成不精准的技术问题。