作者观点

摘要： 1重要声明1)本刊文章仅反映作者观点,不代表编委会和编辑部立场,提倡学术争鸣。文中所引用文献、图片要注明出处。对于论文或作品中侵犯他人版权或其他权利的内容,本刊不承担连带责任。2)在本刊发表论文和作品的作者均须签署《〈风景园林〉版权转让协议》,同意北京《风景园林》杂志社有限公司行使协议中所注明的转让权利。

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摘要： 1.本刊所发文章仅反映作者观点,不代表编委会或编辑的立场和观点,欢迎对其文章开展学术争鸣,来稿应遵守学术道德和学术规范,如有侵权,文责自负;2.本刊编辑部有权对来稿进行必要的编辑处理,若作者不允许作任何改动,请在来稿中说明。

摘要： 1.本刊所发表的作品均为作者观点,并不代表本刊的立场和观点。2.文章著作权,除《著作权法》另有规定外,属于作者。凡是发表在《北方交通》杂志上的作品,除另有约定外,作者均不收取任何费用。3.作者应对投稿的作品是否为职务作品进行说明,未说明的,视为非职务作品。因作者未说明作品是职务作品而产生的责任由作者承担。

摘要： 众所周知,阅读教学是高中英语教学的核心和关键,高中英语阅读课不仅要帮助学生对语言和信息进行表层的理解,而且要帮助学生对文本进行深层次的理解,关注作者观点、情感和态度、写作意图,把握文本的层次脉络和结构特点,了解文本遣词造句和谋篇布局的技巧,进而鉴赏语言文化。然而,在目前的高中英语阅读教学中,很多教师仅仅停留在对文章的处理上,阅读的目的仅仅是借助文本的语言材料来学习语音、语法、词汇、句型,理解文本浅层涵义,掌握概括主旨大意,学生潜力得不到挖掘。我们教师不禁要思考什么是真正的高中英语阅读?高中英语阅读的目的是什么?学生真的积极思考,达到英语阅读的目的了么?

摘要： 1重要声明(1)本刊文章仅反映作者观点,不代表编委会和编辑部立场,提倡学术争鸣。文中所引用文献、图片要注明出处。对于论文或作品中侵犯他人版权或其他权利的内容,本刊不承担连带责任。(2)在本刊发表论文和作品的作者均须签署《〈风景园林〉版权转让协议》,同意北京《风景园林》杂志社有限公司行使协议中所注明的转让权利。

摘要： 本刊刊载文章只代表作者观点,不代表本刊编委会和编辑部观点,文责自负。编辑部对来稿有权做文字修改、删节和技术性加工,不同意者请来稿时声明。

摘要： 一、《农业考古》杂志是由江西省社会科学院主管主办、面向海内外公开发行的人文核心期刊及中国国际影响力优秀学术期刊,以学术性为主,是以学术性为主,兼顾资料性、知识性的刊物,欢迎着重从考古学、民族学和文化学角度研究我国古代农业历史的论文、简报及调查报告等稿件,也欢迎有关其他关于国内外农业史方面的文章。二、《农业考古》为双月刊,其中1、3、4、5期为综合性(农、林、牧、副、渔等)农史研究,2、5期为“中国茶文化”专号,专门发表有关茶文化方面的研究论文。三、本刊坚决贯彻“百家争鸣”和“古为今用”的方针,提倡学术民主,实行文责自负。本刊对来稿有适当删节权(但不改变作者观点),不愿删节者请预先声明。四、本刊图文并重,凡涉及考古发现和民族学调查资料,请尽量附以照片和插图。为便于制版,照片尽可能放大四寸以上。五、来稿刊用后,酌付薄酬。由于办刊经费拮据,薄酬还经常未能及时发出。

摘要： 本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询‑文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于观点语句可信度的话题观点强度计算方法。该方法综合考虑了网页的可信度和网页对话题观点语句的支持程度，结合这两方面因素计算出话题观点类中每一个观点语句的可信度，最后通过对多个观点语句的可信度求和，得到每一个话题观点类的强度值。本发明能够帮助用户定量地了解不同观点的观点强度，区分主要观点和次要观点，揭示话题不同观点的细节。

摘要： 本发明公开了一种用户评论观点提取和观点标签生成的方法。该方法首先基于用户评论构建初始的观点词性规则库，然后通过不断迭代的方法自动发现新的用户观点词性规则，通过词性规则匹配的方法得到用户评论观点。对抽取到的观点，基于类目树结构自顶向下地生成商品的属性词词库，并按照观点极性汇聚生成每款商品的用户评论观点标签。本发明通过自动发现评论观点词性规则的方法，提升了抽取用户观点的召回率；词的层次化聚类和极性分析提升了观点聚类的准确率，使得得到的用户评论观点标签更全面和准确。

摘要： 公开了一种不需要标注和训练模型、准确率较高、具有较高的鲁棒性的中文的观点、评价信息的属性-观点对抽取方法，包括以下步骤：(1)对中文的观点、评价信息进行分词和词性标注，得到观点、评价信息中的每一个词及对应的词性；(2)抽取属性-观点对；(3)统计正面、负面属性-观点对出现的次数，然后判断是否正面出现次数大于负面出现次数，如果是则为正面属性-观点对，否则为负面属性-观点对。

摘要： 本发明涉及一种用于车辆的操作者控制设备(105，107)，具有可旋转的基部本体(200)、电子器件单元(205)和旋转单元(210)。可旋转的基部本体(200)具有：第一操作者控制区段(215)，用于调节与第一操作者控制区段(215)相关联的至少一个第一车辆功能；以及第二操作者控制区段(220)，用于调节与第二操作者控制区段(220)相关联的至少一个第二车辆功能。电子器件单元(205)被设计成提供表示手动接触或接近第一操作者控制区段(215)的第一接触信号(225)以及表示手动接触或接近第二操作者控制区段(220)的第二接触信号(230)。旋转单元(210)被设计成允许基部本体(200)的旋转运动(A)。旋转单元(210)被设计成响应于第一接触信号(225)调节旋转运动(A)的第一旋转特性(235)，并且响应于第二接触信号(230)调节旋转运动(A)的不同于第一旋转特性(235)的第二旋转特性(240)。

摘要： 本发明涉及一种用于家用器具（1）的操作者控制设备（5），其包括承载板（7），用于设置所述家用器具（1）的操作条件的操作者控制元件（6）以可旋转方式布置在所述承载板（7）上，其中所述操作者控制元件（6）具有包括至少一个透明区的前盖（10），并且包括光导（11、27），所述光导延伸到所述前盖（10）中并且可以通过所述光导将来自所述操作者控制设备（5）的光源的光引导到所述透明区，其中所述前盖（10）具有第一透明区（15a、15b、15c、15d、15e、16a、16b、16c、16d、16e）以及与所述第一透明区分离的第二透明区（15a、15b、15c、15d、15e、16a、16b、16c、16d、16e），并且所述光导（11、27）被设计成使得能够以从所述光导（11、27）联接出的光的第一光强度照亮所述第一透明区（15a、15b、15c、15d、15e、16a、16b、16c、16d、16e），并且能够以从所述光导（11、27）联接出的光的第二光强度照亮所述第二透明区（15a、15b、15c、15d、15e、16a、16b、16c、16d、16e），所述第二光强度与所述第一光强度不同。本发明还涉及包括操作者控制设备（5）的家用器具（1），并且涉及用于操作操作者控制设备（5）的方法。

摘要： 本发明涉及一种基于循环卷积网络的观点检索系统及其观点检索方法，数据预处理模块对文本数据进行预处理；查询语句与文档相关性得分计算模块将查询‑文档分别映射到低维的语义空间中获取词向量表示，输入循环神经网络学习文本上下文语义信息，计算出相关性得分；待查询文档的观点得分计算模块计算文档的观点得分；统一相关检索模块根据相关性得分以及文档观点得分进行计算，由高到低排序得到查询的观点检索结果；排序学习检索模块将相关性得分作为新的特征加入到常用的特征、文本概念化特征、网络表示特征和观点得分特征中，将这些特征融入到排序学习框架中进行分类，按照顺序输出文档。本发明能够更好的提高语义泛化程度观点检索模型的准确性。

摘要： 本发明公开了一种用户评论观点提取和观点标签生成的方法。该方法首先基于用户评论构建初始的观点词性规则库，然后通过不断迭代的方法自动发现新的用户观点词性规则，通过词性规则匹配的方法得到用户评论观点。对抽取到的观点，基于类目树结构自顶向下地生成商品的属性词词库，并按照观点极性汇聚生成每款商品的用户评论观点标签。本发明通过自动发现评论观点词性规则的方法，提升了抽取用户观点的召回率；词的层次化聚类和极性分析提升了观点聚类的准确率，使得得到的用户评论观点标签更全面和准确。

摘要： 本发明公开了一种基于观点语句可信度的话题观点强度计算方法。该方法综合考虑了网页的可信度和网页对话题观点语句的支持程度，结合这两方面因素计算出话题观点类中每一个观点语句的可信度，最后通过对多个观点语句的可信度求和，得到每一个话题观点类的强度值。本发明能够帮助用户定量地了解不同观点的观点强度，区分主要观点和次要观点，揭示话题不同观点的细节。

摘要： 公开了一种不需要标注和训练模型、准确率较高、具有较高的鲁棒性的中文的观点、评价信息的属性-观点对抽取方法，包括以下步骤：(1)对中文的观点、评价信息进行分词和词性标注，得到观点、评价信息中的每一个词及对应的词性；(2)抽取属性-观点对；(3)统计正面、负面属性-观点对出现的次数，然后判断是否正面出现次数大于负面出现次数，如果是则为正面属性-观点对，否则为负面属性-观点对。