21世纪以来我国中小学学生减负政策的历史演变——基于政策工具理论的分析

从政策工具理论的视角切入，构建“政策工具-减负政策要素”的二维分析框架，对我国21世纪以来国家层面颁布的17份关于中小学学生减负政策文本进行量化分析。研究结果表明，我国中小学学生减负政策存在以强制性的命令工具为主导、政策工具忽视长期目标达成、政策工具与政策内容交叉匹配不足等问题。基于此，应该优化中小学学生减负政策工具的结构；增强中小学学生减负政策工具的二维匹配度；提高中小学学生减负政策工具的供给。     

K-近邻法的文本分类算法分析与改进

文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝,K-近邻法是常用的文本分类算法之一.在研究K-近邻法的基础上,根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处,在满足一定的判定函数前提下,提出改进后的K-近邻法.改进后的K-近邻法避免了K值的搜寻过程.降低了计算复杂性,提高计算效率.最后通过实验证明了改进K-近邻法的有效性.     

理解的困惑——论作者与读者的关系

本文通过对作者创作文本及读者阅读作品过程的特点分析,试图了解一个问题,即作者的创意不是以什么方式才能被读者把握,而是在什么意义上理解才是对作者创意的重现。没有一种理解是对作者创意的彻底的、最终的理解。理解总是以预设前见为背景,最大程度的理解仍是最小程度的误解。只有通过理解的整体性与理想性,将文本置于社会共有的视域中,才能克服阅读/理解中的相对主义。     

基于文本水印技术的文本加密算法

文本加密技术是信息化时代信息传递与发布过程中的一项重要安全技术。在分析自然语言文本水印技术及其特点的基础上,借鉴水印技术的基本思想,提出了基于水印技术的文本加密算法,并给出了文本加密与解密算法的基本步骤,对于文本信息传递中的安全问题具有重要意义。     

多源文本数据真值发现方法

针对传统真值发现算法无法直接应用于文本数据的问题,提出基于深度神经网络面向多源文本数据的真值发现算法(NN_Truth)。根据文本答案多因素性、词语使用多样性以及文本数据稀疏性等特点,将“数据源-答案”向量作为网络输入,识别答案真值向量作为网络输出,依据真值发现的一般假设,无监督学习各数据源答案向量间关联关系,并最终获得答案真值。实验结果表明,该算法适用于文本数据真值发现场景,较基于检索的方法及传统真值发现算法效果更优。     

浅谈新时期企业标准的实施与监督

通过对企业标准实施与监督发现当前标准化工作存在的几个问题，探讨了新时期企业标准化工作的重要性，标准实施与监督在企业的重要的地位和显著的作用，并提出今后标准实施与监督工作的发展方向与建议。