政策工具视角下高校人才引进政策研究——基于石河子市/石河子大学人才引进政策文本分析

人才事业发展是推动区域发展的关键,区域的发展以人才队伍建设为依托。为提升高校师资队伍整体质量、创新教育模式、促进教学质量与教学模式的持续发展与转型,兵团第八师石河子市、石河子大学协同发布了高层次人才引进政策。本研究以政策工具为研究视角,以政策工具和政策内容要素为基础构建二维分析框架,通过内容分析法对人才引进政策文本进行量化分析。研究显示：政策工具使用具有多样性,存在明显的倾向性;目标群体较为单一,政策注意力存在明显偏向;缺乏较为明确的留才政策。为有效实现引进人才、留住人才,人才带动发展的政策目标,可以从如下几个方面调适：综合运用政策工具,全面优化组合形式;调整目标群体比例,健全用才留才政策,稳步推动石河子大学人才队伍建设与学科发展。     

基于文本分析的武器装备采购政策量化研究

武器装备采购政策是规范采购活动的基本依据,对于提升武器装备采购质量效益具有重要的基础性作用。以收集整理的32项公开武器装备采购政策文本为样本,运用政策文本分析方法,构建了由武器装备采购政策工具、武器装备采购流程、武器装备采购政策作用对象组成的三维分析框架,进行了武器装备采购政策三维量化分析;从政策发布主体、政策发布时间及内容,以及政策文本关键词句等方面,开展了武器装备采购政策文本热点量化研究,提出了对策建议。通过研究,掌握了武器装备采购政策总体情况,以及存在的薄弱环节,对于进一步完善武器装备采购政策制度提供了参考和借鉴。     

面向文本数据库管理系统的授权模型

构造新的授权模型以满足面向对象、语义、文本数据模型等对授权的需求是当前数据库技术的重要研究课题之一。本文提出了一个基于复杂对象数据模型的、以权主群及权体簇作为授权单位的多级授权模型,即MAM模型,并讨论了面向文本数据库授权系统的基本功能及基本操作。     

一种面向涌现的比较性话题模型

提出一种CDCMLDA生成模型来实现跨文本集的话题分析,采用狄利克雷组合多项式模型(Dirichlet Compound Multinomial,DCM)对文本集中词的涌现现象进行建模,把DCM模型和LDA结合起来分析文本集之间话题的差异,采用蒙特卡罗期望最大化方法进行参数推导。在多个实际数据集中通过定性和定量的方法对模型进行评价,实验表明,模型不仅能够发现不同文本集间的异同,而且在模型困惑度指标上相对当前两种主要跨文本集的话题模型具有明显的优势。     

现代文本分类技术研究

分析了当前的文本分类技术,总结了文本分类需要解决的问题;在详细比较了各种不同的分类算法以及文本模型以后,为进一步开展优化以及提高文本分类技术的研究工作提供了一些参考和建议。     

基于提示学习的中文文本分类方法探究

自动文本分类方法是当前信息化和数据化时代处理非结构化信息的基本方法,是提升决策系统智能化程度的关键技术手段。近年来,由于其在小样本领域以及迁移学习方面的优异性能,基于提示学习的文本分类方法逐渐被广泛应用于一系列自然语言处理任务上。然而,当前对基于提示学习的方法仍集中于英文领域。英文和中文在语义、文法上的巨大差异性,基于提示学习的分类方法能否在中文任务中提高模型性能仍然有待探索。因此,使用中文基线数据集CLUE中多个分类任务对基于提示学习的文本分类方法性能进行实验验证。结果表明,基于提示学习的分类方法在多种分类任务上都表现出了较基线更强的性能,在不同的输入长度以及标签数量设置下也具有较强的鲁棒性。     

他们都是笨小孩

一天,一位年逾古稀的老太太拿着一本发黄的旧作文本问巴尔扎克：。大作家,你给我瞧瞧,写作文的这小子有没有天分,将来是不是块当作家的料？”巴尔扎克接过作文本看了看：“嗯,他天赋不高,缺少灵气,凭这要想当作家很难。”老太太一听,     

基于支持向量机的多元文本分类研究

根据文本分类的特点,在对最小二乘支持向量机方法进行详细分析的基础上,创建了基于最小二乘支持向量机的多元文本分类器.实验表明,采用该文本分类器能够在保持较高分类精度和召回率的基础上,提高训练效率,具有一定的可行性.     

来稿要求

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