作文主题

摘要： 2021年11月征文主题:付出与收获俗话说:“一分耕耘,一分收获。”天上不会无缘无故地掉馅饼,没有付出是肯定不会有收获的。但是,有时付出并不一定就有收获,你有过类似的经历吗?你是怎样看待的?拿起手中的笔,和读者朋友们分享你的观点吧。

摘要： 护的是海,守的是"根"29位"七一勋章"获得者中,有一位中国渔民的优秀代表,叫王书茂。自1985年主动申请加入民兵组织起,王书茂便将守护南海作为毕生使命。他最爱远眺一道道挂着五星红旗的船桅从海平面"升起",直到大大小小的渔船归家靠岸。他曾带领民兵连弟兄坚守岛礁7天7夜,认为"守好‘祖宗海’是我们的本分",坚信"根在船上,船锚就是身后的祖国"。

摘要： 人物素材季羡林:即使烧成灰,我也是爱国的季羡林是我国传统知识分子的代表,也是一个坚定的忠诚的爱国者。他曾说:"平生爱国,不甘后人,即使把我烧成灰,我也是爱国的。"1928年,日寇占领济南,正在读高中的季羡林和伙伴们一道发过传单、撬过铁路、烧过日货。

摘要： 大观园学堂有位才子叫贾小宝。这天,贾小宝改作文改到打盹,迷糊间见来了一只小刺猬和一只憨憨的熊。小刺猬说:"听说大观园学堂里搞了个问题作文主题展,我最喜欢看问题作文了,我们来个挑刺三人组,如何?"贾小宝一听,乐坏了,一个人改作文好无聊啊,组团挑刺,有意思!于是,嘻嘻哈哈、噼里啪啦……"挑刺三人组"——成立!

摘要： 意为文之魂。中考作文有一个非常重要的评分标准,那就是立意要新颖深刻。什么是立意呢?作文中的"意",就是指文章的主旨。立意就是确定文章的主旨,预设你在作文中所要表达的观点,所要抒发的情感等。立好了"意",后面的构思、选材、写作才能有的放矢。那么,拿到一道作文题后应该如何立意呢?首先,要坚持一个原则,那就是立意必须正确。立意正确是指作文主题健康向上,符合当今的主流价值观,符合社会道德准则,不能低俗无趣,不能消极厌世.

摘要： 要问大家平时喜欢看什么样的故事,“探险故事”多半会是热门答案之一。“探险故事”是一个比较特殊的作文主题,它既不同于一般的写实作文,也不同于一般的想象作文——它看着像写实作文,情节却是想象出来的;它虽然是想象的产物,但要给读者一种“这样的事很有可能会发生”的真实感。

摘要： 本发明公开了基于主题聚类的无监督作文跑题检测方法及系统，方法包括：对待测作文进行关键词提取，生成第一关键词集合；对作文题目进行关键词提取，生成第二关键词集合；根据第一关键词集合和第二关键词集合，计算待测作文与作文题目之间的主题相关度；根据计算得到的主题相关度，对待测作文进行聚类处理，生成多个聚类簇；根据生成的多个聚类簇生成切分阈值；根据切分阈值将多个聚类簇切分为切题簇和跑题簇；根据切题簇和跑题簇确认切题作文和跑题作文。本发明大大提高了作文跑题检测的准确性，可广泛应用于文字处理技术领域。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明公开了一种跨主题作文自动评分方法、系统及介质，本发明对于源主题的某个作文样本，将源主题作文在目标主题上的映射作为该样本的正例。类似的，对于目标主题的某个作文样本，将目标主题的作文在源主题上的映射作为该样本的正例。本发明的目的在于，利用对比学习的优势，让模型尽可能地学习和获取不同主题之间的共享信息，提升不同主题之间的一致性，从而提高模型在跨主题作文自动评分任务上的评分性能，可广泛应用于人工智能技术领域。

摘要： 本发明涉及一种基于主题模型的HSK作文生成方法，包括：训练LDA模型，得到句子和文本、词语和文本的分布，计算交叉熵，选择与主题关键词最相近的句子，然后生成文本。本发明提供的基于主题模型的HSK作文生成方法，通过训练LDA主题模型，得到句子和文本、词语和文本的分布，并通过计算交叉熵，选择与主题关键词最相近的句子，然后生成文本，且自动生成的文本在连贯性和逻辑性上效果好，语法错误较少，错别字较少，能够很好地完成写作任务，可以很好地满足实际应用的需要。

摘要： 本发明公开了基于主题聚类的无监督作文跑题检测方法及系统，方法包括：对待测作文进行关键词提取，生成第一关键词集合；对作文题目进行关键词提取，生成第二关键词集合；根据第一关键词集合和第二关键词集合，计算待测作文与作文题目之间的主题相关度；根据计算得到的主题相关度，对待测作文进行聚类处理，生成多个聚类簇；根据生成的多个聚类簇生成切分阈值；根据切分阈值将多个聚类簇切分为切题簇和跑题簇；根据切题簇和跑题簇确认切题作文和跑题作文。本发明大大提高了作文跑题检测的准确性，可广泛应用于文字处理技术领域。

摘要： 本发明提出一种产生主题网页与主题会议室的方法，特别是一种依主题产生主题网页及主题会议室的方法。本发明的方法可以搜寻复数个目标网站中的网络内容，并产生一主题网页，以供用户可以在浏览该主题网页时获得与该主题相关的许多内容。本发明的方法还可以于主题网页上提供一公用主题会议室或一个人主题会议室的联机方式，以便于浏览主题网页的用户们可以在公用主题会议室或个人主题会议室中进行社交沟通。

摘要： 增强BTM主题模型主题词语义相关性和主题凝聚度方法,属于文本挖掘和机器学习的交叉领域，包括下述内容：（1）文本语料获取以及预处理；（2）词向量模型构建；（3）BTM主题模型的建模；（4）词语之间语义相关性计算；（5）结合双词语义相关的主题模型的建模。本发明的双词扩展的主题模型在主题凝聚度TC值以及Js距离值上都比传统的主题模型有明显的提高。

摘要： 本发明公开一种基于流式LDA主题模型发现文档隐含主题和主题词的方法，属于机器学习的自然语言处理技术领域。在LDA模型的基础上考虑文档间主题和主题词的互相影响，对连续文档进行准确的隐含主题和主题词发现，包括随机初始化参数和选取超参数、随机生成每篇文档主题的先验分布和每个主题词的主题词分布、将文档中的词分配给某个主题、计算主题和主题词的极大似然函数和后验分布并更新所有的分布和参数、按概率对文档的主题和主题词进行降序排序输出最大概率的几个主题及其主题词五个步骤。具有可充分考虑相邻文档间主题的相互影响，得到的文档的主题分布较现有的技术更加贴近于主题的真实分布，获取文档的主题以及其主题词更加精准等优点。

摘要： 基于语义信息的主题识别方法与主题演化路径构建方法，从公众诉求解决模式视角，利用基于词间语义信息的方法，进行社会诉求主题识别与演化趋势分析研究。先考虑公众诉求的时序变化因素，将社会诉求文本进行时间区间划分，接着，基于语义信息网络获得网络社区，并使用PageRank方法识别所有社区中的主题，最后，通过度量相邻时间段间的主题相似性来表现主题间的演化关系，进而识别主题的演化路径，包括演化过程中的新生、分裂、衰亡、融合事件，以此清晰反映出诉求主题的强度以及演化过程，同时，本文以甘肃省公开的领导信箱为例开展实证分析，并对发明的有效性进行了验证。

摘要： 本发明提供了一种国际性主题乐园的主题饰面油漆的施工方法，该施工方法包括如下步骤:预处理步骤，对基层进行查看和清洁处理后，对基层表面的表面缺陷进行填补，并对基层表面进行打磨；底漆涂刷步骤，将封闭底漆与淡水进行搅拌混合，并采用搅拌混合后的封闭底漆在基层上进行滚涂，并涂刷稀释后的底漆，以进行基层封底，形成底漆层；面漆施工步骤，在底漆层干燥后，在上好底漆的干燥墙面上，进行主题饰面油漆的施工，以形成主题漆层。本发明操作简单，工序明确，最终得到的效果稳定一致，同时此施工方法丰富了施工思路及施工工艺，填补了目前国内市场主题油漆施工工艺的空白，可以创造用于强化设计的一定艺术效果。