主动学习与自学习的中文命名实体识别

命名实体识别是信息抽取中的一项基础性任务,如何利用丰富的未标注语料来提高实体识别的指标是该领域一个重要的研究方向。基于条件随机场提出一种将主动学习与自学习相结合的方法——SACRF,通过设置置信度函数和2-Gram频度阈值来选取样本,并采用人工与自动相结合的方式进行标注来扩展训练语料。实验表明,该方法在提高实体识别的精确率和召回率的同时,能够显著地降低人工标注的工作量。     

一种具有遗忘特性的在线学习算法框架

基于凸优化中的对偶理论,提出了一种具有遗忘特性的在线学习算法框架。其中,Hinge函数的Fenchel对偶变换是将基本学习问题由批量学习转化为在线学习的关键。新的算法过程是通过以不同方式提升含有约束变量的对偶问题实现的:(1)梯度提升;(2)贪婪提升。回顾了以往的相关研究工作,并指出了与之的区别与联系。人造数据集和真实数据集上的实验结果证实了算法框架的有效性。算法可以很好地处理数据流中的分类面漂移问题,为设计和分析新的在线学习算法提供了一个新的思路。     

中国近代编辑出版工作者的矛盾心理分析

中国近代编辑出版是在旧制度已经衰败、新制度尚未建立的历史背景下发展起来的。西方文明与中国古老文明的冲突、旧思想与新思想的较量、公共利益与个体利益的矛盾必然存在。中国近代编辑出版工作者面对西学与中学、雅文化与俗文化、社会效益与经济效益的选择时,存在着矛盾心理,并为中国文化的近代化作出了贡献。     

中学学习型教师团队建设探索——以华山中学为例

学习型组织具有五个要素,即自我超越、改善心智模式、建立共同愿景、团队学习、系统思考,学习型教师团队同样要符合这些特征。为此,华山中学开展了积极探索,提出创建学习型教师团队的关键是:建立共同愿景,提升生命力;改变学习方式,增强学习力;变革管理模式,培养创造力。初步营造出了凝心聚力实现又好又快发展的良好教育氛围,促进了学校教育实践的全面开展。     

国内关于少数民族学生自主学习研究述评——基于2005-2013年相关论文的统计与分析

文章梳理归纳了2005—2013年间国内在少数民族学生自主学习的研究成果。对收集到的68篇相关文献从研究概况、研究内容、研究方法、研究对象几个方面进行了分析,并依据主要的研究内容和方法将本领域研究大体分为两个阶段：起步阶段（2005-2008）和发展阶段（2009-2013）。通过分析发现目前仍存在数量较少、层次低、重复研究多、研究深度与广度不够等不足。     

高师生专业适应性与学习自我效能感的关系研究

运用《专业适应性量表》和《学习自我效能感问卷》,对600名高师生进行调查,研究结果是:(1)高师生专业适应性略高于平均水平,但并未达到理想状况。(2)专业承诺与专业自我效能感因子在性别上存在显著差异;专业适应性及其各个因子在年级上存在显著差异;专业承诺与专业自我效能感因子及专业适应性总体水平在科类上存在显著差异;非独生子女的专业适应性及其专业承诺、专业学习动力、专业自我效能水平显著高于独生子女的水平;担任过班干部的高师生的专业承诺、专业学习行为、专业自我效能感水平显著高于未担任过班干部的高师生。(3)高师生专业适应性及其各个因子与学习自我效能感及其各个因子均存在显著正相关,高师生的专业适应性能解释学习自我效能感54.2%的方差变异。     

综合性大学师范类学生学习倦怠现状研究

本文用连榕等参照Maslach编制的《大学生学习倦怠调查量表》对师范类专业大学生进行问卷调查,旨在探讨综合性大学中师范类学生学习倦怠状况。结果表明：学生的学习倦怠处于中等程度。男生的学习倦怠程度显著高于女生;不同年级的学生在学习倦怠的各个维度上差异显著;不同专业学生学习倦怠状况差异显著,理科最为严重;城镇学生的学习倦怠程度和农村学生差异不显著。     

红外/雷达传感器协同跟踪算法研究

通常情况下 ,主动传感器在检测到目标之前就暴露了携带它的飞行器 ,因此 ,在作战环境下 ,限制主动检测设备的使用是必要的。被动传感器工作时具有隐蔽性 ,在现代军事跟踪系统中起着重要作用。研究了红外 /雷达的协同跟踪 ,以满足跟踪精度和隐蔽性双重要求     

谈英语词汇学习的语义因素

词汇学习和记忆是学习语言的最基本的手段,也是运用语言的先决条件。学习英语词汇除了从词汇的语音、拼写和一般定义入手外,还应特别注意词汇的语义。本文尝试从词汇的语义关系这个角度论述语义在英语词汇学习中的重要性。     

基于神经网络的专家规则推理系统

本文将专家在平衡—模拟倒摆小车时记录下来的数据经处理后，用监督式学习的方法训练一前置式神经网络。训练后的神经网络派生出了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则，并将该规则构造的专家系统控制器与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３算法推导出的规则构造的专家系统控制器进行比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文成功地将该规则应用于火箭的姿态控制，一类似倒摆小车的问题。