利用资本主义

摘要： 马克思、恩格斯承认资本主义在人类社会历史发展过程中的积极意义,列宁在马克思、恩格斯所作论述的基础上,在其早期著作中阐述了“资本主义的‘使命’”,指出资本主义的历史进步作用包括社会劳动生产力的提高和劳动的社会化,并在俄国社会主义建设实践过程中发展出“利用资本主义促进社会主义”的思想。马克思、恩格斯、列宁在一定积极层面阐述的资本主义的历史进步性,指明了资本主义存在的合理性以及社会主义发展的长期性,为全面认识社会主义条件下的资本主义因素以及当今资本主义社会提供了理论基点。

摘要： 在苏维埃俄国经济文化相对落后的现实情况下,列宁适时地提出了利用资本主义的思想,对经济文化相对落后国家进行社会主义建设开展了探索.苏维埃俄国利用资本主义具有可能性和必要性,主要在于资本主义国家的需要、苏维埃俄国当时的现实状况、社会主义发展的必然要求以及世界经济发展的内在要求.列宁关于利用资本主义的思想的深层内涵在于利用资本主义发展社会主义,同时警惕资本主义并最终超越资本主义.正确全面领会列宁关于利用资本主义的思想,有助于人们对于所处的复杂国内国际形势作出正确的理解和判断,对于科学对待两种制度关系有重大的理论和现实指导价值.

摘要： 习近平总书记曾强调"前后三十年"不能互相否定.从"策略"的利用到"战略"的制定,毛泽东对资本主义的认识和利用对中国特色社会主义理论做出了重要贡献,尤其体现在经济发展上.当下,处于新时代,立足于新的历史环境,总结毛泽东对资本主义认识的经验与教训,将有助于当下实现新的伟大任务.总结毛泽东"利用资本主义"的价值及启示,首先,体现在"前"与"后"的斗争、"左"与"右"的此消彼长;其次,体现在对中国能否跨越资本主义峡谷的思考;最后,从策略到战略的转变过程中,以社会主义初级阶段理论、基本经济制度、社会主义本质论和生产力标准为中心内容的中国特色社会主义理论是对毛泽东"利用资本主义"策略的具体发展.

摘要： 马克思、恩格斯提出,未来的理想社会由社会全体成员组成的联合体来共同地、有计划地利用生产力,把社会生产发展到能够满足所有人的需要的规模,消除一部分人对另一部分人的剥削等等。同时提出,在建设理想社会的过程中"不能一下子"废除私有制,不能用暴力"剥夺小农"等等,表达了以"渐进的办法"改变旧的社会经济结构的原则及思想。十月革命时期以及此后苏维埃国家经济建设时期,列宁阐述了采用"渐进的办法"改造旧经济关系的思想。经典作家的思想对于当代中国共产党人实现中国梦的理论与实践,有着理想奠基的意义。

摘要： 经济文化比较落后的国家,如何正确认识和对待资本主义,一直是中国共产党面临的一个重大课题。刘少奇作为党和国家的主要领导人和杰出的理论家,在领导中国革命和建设的过程中,在经过对中国现实的深邃思考中,逐步形成了利用资本主义建设社会主义的理论。这一理论是对马列主义基本原理、毛泽东思想的继承和丰富,也为邓小平理论的形成奠定了一定的思想基础。今天加强对这一理论的研究和探讨,对我国社会主义现代化建设中如何正确认识和对待资本主义、以及正确理解党的十八大重申的毫不动摇鼓励、支持、引导非公有制经济发展的思想,仍然具有重要的现实意义。

摘要： 刘少奇利用资本主义思想的形成有其深刻的时代背景和现实依据,但也离不开他个人的主观条件.刘少奇具有的深厚的马克思主义理论修养与高超的理论思维能力,独特的个人经历以及开拓创新的精神对刘少奇利用资本主义思想的形成起到了积极促进作用.

摘要： 刘少奇利用资本主义思想是他的经济思想宝库中极富创造性的部分,他的思想方法和思考的理论内涵对我们今天在社会主义现代化建设中如何正确认识和对待资本主义仍有许多宝贵的启示.本文拟对刘少奇利用资本主义思想的时代价值做一探讨.

摘要： 作为世界上首个社会主义国家的领导人,列宁不仅是社会主义实践运动的开拓者,也是社会主义发展理论上的先锋。在处理社会主义和资本主义关系的问题上,其思想认识经历了从社会主义的全面胜利到和资本主义和平共处的转变,最终形成利用资本主义发展社会主义的思想。该思想既为当代我国改革开放政策的实施和社会主义初级阶段基本经济制度的完善提供了理论支撑;同时也为当前我国正确处理社会主义市场经济建设过程中出现的种问题指明了方向。

摘要： 中央党史研究室原副主任石仲泉在《中国领导科学》今年第3期上撰文指出,社会主义既然是以资本主义作为母体而诞生的,那么它就必须充分汲取母体的营养才能茁壮成长。也只有这样,才能"青出于蓝而胜于蓝"。即充分利用资本主义,最终战胜资本主义。关于如何认识和处理社会

摘要： 本发明涉及将商家给予消费者的回馈利益转化为公众资本进行运作，使其成为继商品使用价值和价值之后的商品第三种属性；由买卖双方在实现商品使用价值和价值的同时，实现商品公众资本，所有买者注重于追求公众资本，使具备公众资本的商品更具有强劲的竞争力；公众资本是一个跨产业、行业，企业促销方法的整合，是将买卖双方经济行为进行协调的整合，是给予消费者在消费后利用公众资本投注中奖60万元的希望和追求，系列运作票据的使用，给予投注人中奖是手段，从投注中吸引和吸取公众资本，从投注中产生商品公众资本属性，然后将公众资本运用于社会公众事业、生产力发展和经济建设中，目的是有益于人类社会的发展，且易操作、费用低、效益高。

摘要： 本发明公开了一种文本主题句的提取方法，根据文本体裁构建写作结构模型并计算模型各组成部分权值和对应文本块的主题价值度；迭代模型构建和价值度计算，动态调整文本处理颗粒度；以句子互信息作为相对加权值，基于权重证明构建决策树抽取文本主题句，能够应用于体裁复杂、写作结构多变、容量不定的文本主题句抽取，实现了准确、易扩展、范围广的目的。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种文本主题的生成方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：对各个目标文本分别进行分词及词语去重处理得到词表；对每个目标文本进行编码得到文本编码向量；对词表中的每个词语进行编码得到词语编码向量；对各个文本编码向量进行聚类得到多个编码向量聚类集；对每个编码向量聚类集进行平均值计算得到聚类集主题向量；计算每个词语编码向量与每个聚类集主题向量之间的相似度得到目标相似度；根据词表和各个目标相似度对每个编码向量聚类集进行目标文本主题生成。捕获到了文本的语义信息，保留了词语之间的顺序信息，提高了文本主题的准确性，不需要在建模前设置自定义停用词列表、繁体转简体等复杂操作。

摘要： 本公开提供了文本主题的确定方法，涉及数据处理技术领域，尤其涉及大数据、自然语言处理等人工智能领域。具体实现方案为：在确定待处理文本对应的词序列，及词序列中每两个词在待处理文本中间隔的词数量后，可以根据每两个词在待处理文本中间隔的词数量，确定待处理文本对应的图结构，之后，可以根据词序列及图结构，确定文本对应的主题分布，然后，根据主题分布，可以确定文本对应的主题。由此，通过根据词序列及图结构，确定文本对应的主题分布，进而确定文本对应的主题，不仅使得确定的主题考虑了文本中词的语义信息，还考虑文本中各词间的依赖关系，提高了确定的主题的正确性和可靠性。

摘要： 本公开的实施例公开了用于生成文本主题信息的方法、装置、电子设备和可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取具有词性的词集。基于该具有词性的词集，生成实体词组和描述词组。基于该实体词组和该描述词组，生成实体主题信息集和描述主题信息集。基于该实体主题信息集和该描述主题信息集，生成第一实体主题信息集和第一描述主题信息集。将该第一实体主题信息集和该第一描述主题信息集进行组合，生成第一词段集。该实施方式细粒度地实现了不同主题之间的异质性，突显了各个主题所要表达的鲜明语义，精准地抓住了文本所要表达的核心内容。

摘要： 本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种基于人工智能的文本主题生成方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取目标文本集；对所述目标文本集中的每个所述目标文本进行句子向量生成；采用K‑Means聚类算法和预设的聚类数量，对各个所述句子向量进行聚类，得到多个句子向量聚类集；从指定句子向量聚类集对应的各个所述目标文本中分别进行TF‑IDF权重值的计算及词语提取，得到与所述指定句子向量聚类集对应的目标文本主题，其中，所述指定句子向量聚类集是任一个所述句子向量聚类集。从而实现了将统计的方法和基于语义信息的方法相结合，提高了泛化性，提高了确定的文本主题的准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于词共现图和锚词抽取的短文本主题层次挖掘方法，包括如下步骤：S1.主题层次挖掘框架首先基于词共现图实现主题推断和锚词抽取；然后，应用关联规则挖掘频繁锚词短语；S2.采用概率排序函数量化锚词短语的覆盖面、短语化与纯度等标准，对锚词短语排序，达到寻找最具代表性的主题短语的目的。本发明构建了一种词共现图与锚词抽取相结合的方法，利用锚词具有较好解释性的特点，将主题短语挖掘转换为寻找主题中的锚词，使挖掘得到的主题短语具有更好的解释性。

摘要： 本发明提供一种基于文本主题指标的银行错报检测方法。先进行年报文本预处理；通过我国银行业的年报，利用Python工具包先进行清理获取到年报纯文本；之后对年报纯文本进行分词与去停用词；再进行时间窗口的划分，利用LDA主题模型构建主题指标；其中LDA主题模型事先确定要生成的最优主题数量；将主题指标作为输入，建立Logistic模型和KNN模型；通过构建出的主题指标，在每个时间窗口上分别构建机器学习模型；最后通过建立的两个模型进行指标的评估。通过本发明所述的方法，基于主题指标的KNN模型的精确率达到了81.63％，召回率和F1值也显著高于文本指标和财务指标。因此构建文本主题指标并利用此去识别上市公司的错报情况可行的，优于传统的识别错报的指标体系。

摘要： 本发明公开了一种结合文本主题分析、情感分析和GSVM的智慧环保宣教方法，涉及互联网技术领域，包括以下步骤，针对给定的宣传推文数据，对原始数据按照50％分位数为阈值进行划分二分类标签样本，将该样本集合及对应的诸多提取特征变量(标题文本主题、标题情感、特殊符号、发布时间、是否为头条等)作为主要的数据输入及依据进入下一环节，基于前一步骤获得的样本集合。本发明能够对数据进行预测分类，自适应的参数优化突破现有研究的预测准确率，预测准确率接近90％，为宣传者提供更具有针对性的决策指导，以提供高效、准确、实用的推文，避免资源浪费。

摘要： 本公开提供了一种面向属性网络聚类的小样本主动学习方法，包括：获取属性网络的邻接矩阵、属性矩阵和指示矩阵；利用指示矩阵记录节点的类别信息，结合属性矩阵选取各个类别的代表性节点集合；通过各矩阵得到属性网络节点的全局聚类结果和社团簇原型属性；从邻接矩阵和全局聚类结果刻画节点不确定度，获取属性网络中各个节点的总不确定度；选取不确定度最高的节点，并提取该节点的标签信息；从邻接矩阵中所有标记节点的邻接关系选择所有直接相连的邻居节点，构建子网络；获取子网络节点的聚类结果；利用全局聚类结果划分节点得出聚类结果。本公开解决了属性网络中小样本聚类问题。