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2.
3.
该文描述了基于特定事件的新闻报道和微博在话题层面的对比研究。首先利用LDA话题模型抽取两种媒体上关于特定事件的话题,然后提出了话题关注度、差异度、演化度的定义和计算公式,改进了不同媒体话题差异度的计算方法,最后,选取四个不同种类的事件,进行实验对比与分析,结果显示,关于同一事件,1)微博上评论性话题较多,话题关注度值比较接近;新闻报道上事实性话题较多,话题关注度值差异较大;2)微博与新闻报道对评论性话题词汇差异度大,事实性话题词汇差异度小;3)微博上评论性话题持续时间较长,内容变化较少;新闻报道上事实性话题持续时间较长,内容变化较少。 相似文献
4.
该文研究了不同话题转换方式和句子长度对边界处停顿、边界前延长量及音高重置的影响。语料是由两个句子构成的小语篇,通过改变第二个句子控制两种句子长度(短和长)和三种话题转换方式(延续、精述和转折)。20位发音人的语音分析结果显示: (1) 话题转换方式和句子长度对停顿及音高重置都有调节作用,但对边界前词的时长延长量没有显著影响。另外,两因素间没有交互作用。主要表现为: 边界后句子越长,句间停顿越长,且边界处的音高重置越大。从话题延续、话题精述到话题转折,停顿时长呈增长趋势,且音高重置度增大; (2) 停顿时长与边界前延长量存在较弱的负相关,与音高重置则存在较弱的正相关; (3) 相较于男性发音人,女性发音人对话题转换方式更为敏感,且更倾向于用停顿和音高两种声学线索标记话题转换方式。句长效应则在男女发音人中都稳定存在。以上结果表明,句长对边界处声学参数的影响基于底层发音机制,而话题转换方式的影响则是语言中信息传递的需要。 相似文献
5.
为了从海量的网络信息中迅速准确地获取评价信息,观点句识别已经成了自然语言处理的一个研究热点。现在观点句识别系统大都是基于机器学习的方法,一般使用机器学习的方法来进行分类会受到领域差异性影响。针对这个问题,该文对微博观点句识别系统是否会受到微博话题影响做了经验性研究,同时为了弥补训练数据的不足,该文通过规则方法自动标注网络数据进行了训练集的扩充。实验结果表明,微博话题间存在差异,进行分话题模型训练可以提升微博观点句识别系统的性能。 相似文献
6.
7.
袁胜文 《计算机光盘软件与应用》2014,(21):21-22
本文提出了一种通过追踪不同时间片内话题的变化趋势进行话题演化分析的方法,该方法首先利用LDA话题模型抽取科技文献的话题,然后对语义意义不明确的话题进行话题过滤,最后通过计算话题的强度和关联度来分析话题的演化趋势。本文对《计算机学报》论文集进行实验,实验结果表明,在不对话题生成进行人工干预的前提下,本文方法较真实地描述了研究主题强度和内容随时间的演化趋势,且具有良好的效果。 相似文献
8.
针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法难以很好地表征文本的问题,提出一种基于跨语言神经主题模型(CL-NTM)的汉越新闻话题发现方法,利用新闻的主题信息对新闻文本进行表征,将双语语义对齐转化为双语主题对齐任务。首先,针对汉语和越南语分别训练基于变分自编码器的神经主题模型,从而得到单语的主题抽象表征;然后,利用小规模的平行语料将双语主题映射到同一语义空间;最后,使用K-means方法对双语主题表征进行聚类,从而发现新闻事件簇的话题。实验结果表明,所提方法相较于面向中英文的隐狄利克雷分配主题改进模型(ICE-LDA)在Macro-F1值与主题一致性上分别提升了4个百分点与7个百分点,可见所提方法可有效提升新闻话题的聚类效果与话题可解释性。 相似文献
9.
话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型(On-line Biterm Topic Model,OBTM)新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进行改进,提出基于话题标签和先验参数的OBTM模型(Topic Labels and Prior Parameters OBTM,LPOBTM)。根据微博热点话题的话题标签,将微博文本集区分为含话题标签和不含话题标签的两类数据集,并设置不同的文档-主题先验参数;在前一时间片文档-主题概率分布的基础上,借鉴Sigmod函数对所有主题进行强度排名,从而优化当前时间片上主题-词分布的先验参数计算方法。实验结果表明,LPOBTM能够更准确地描述话题的内容演化情况,并且有更低的模型困惑度。 相似文献
10.
针对汉越双语新闻事件线索分析,提出了基于全局/局部共现词对分布的汉越双语事件线索生成方法。该方法首先将新闻话题词语分布作为全局词语表征全局事件,然后用一定时间粒度下新闻片段特有的时间、人物、地点等事件元素作为局部词语,分析新闻片段中全局词语和局部词语的共现关系,将全局/局部词语的共现规律作为监督信息,结合RCRP算法和汉越双语新闻的对齐语料,构建有监督话题生成主题模型,获得相应时间跨度下代表事件发展进程的子话题分布,通过子话题的分布反映事件发展的线索,从而构建出在线汉越双语事件线索生成模型。实验在汉越混合新闻数据集上进行,事件线索生成对比实验结果证明了提出的方法的有效性。
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