英语听力更上层楼 听音查词

当你在练习英语听力，或是在看英文电影时，有时明明听清了一个单词的发音，却怎么也想不起它究竟是什么单词。翻英语词典查找，由丁绝大多数英语词汇是以字母为序，所以知道了音，却未必能查到相应的单词。怎么办呢?     

预习导航,实践生本有效课堂——Unit 5 Our Town教学设计

创新整合点1.整合学习资源,辅助自学在学生自学阶段,教师通过前置性作业布置,引导学生整合磁带、教材、光盘及网络等多种学习资源,在视、听、操作等方面发挥强大的辅助自学功能。2.整合教学内容,化零为整"射气球"活动、找Mocky的活动中学介词、听课文录音,在地图中圈出地点单词并教学以及快速反应的活动都体现了运用信息技术整合学习内容,把零散的单词整合成一个整体,帮助学生分类学习、记忆。     

授之以鱼,不如授之以渔!——解开FSInfoSector错误谜底

一日,死机后,重新开机,进行了磁盘扫描,查看其扫描结果(用记事本打开C盘根目录下的Scandisk.log文件)(图1)。在结果中发现“驱动器的FSInfoSector出错”,这可把我难住了,究竟“FSInfoSector”是什么呢?我使用词霸进行翻译,发现没有这个单词。单词的写法来看,FSInfoSector可能详     

Find the right place课件辅助英语教学专辑课件的创意和设计

教材:人教版初中英语第二册第21课Find the right place 目标体系 1.认知目标 掌握本课的单词和语言点,尤其是有关地点的名词和表示方位的介词,学习怎样用英语问路以及怎样回答."询问方向"及"指点方向"是学习重点,方位介词的识别和运用则是学习难点.要求学生不仅能掌握各知识点,还能对各知识点的知识信息进行综合,构建自己新的知识结构体系.     

基于相似度分析的拼写校正器

1引言 本文尝试通过分析单词之间的相似度确定用户输入的单词的正确形式.目前,拼写检查器一般是通过单词匹配来检索正确的单词,这样往往造成把属于同一词根的单词因为时态不同而认为是两个完全不同的单词.本文通过相似度来聚类属于同一词根的单词,只要适当地调整相似度的最小阈值就可以把属于同一词根而因时态变化造成的"异形"词聚类在同一类,然后在同一类中按相似性从大到小排列,返回前三个单词作为候选单词供用户参考.     

游戏引擎在游戏开发中的应用

我们常常会碰见“引擎“(Engine)这个单词,引擎在游戏中究竟起着什么样的作用?怎样实现?以及它在游戏开发中处于什么地位?本文做了比较详细的介绍.     

永不停歇的信息化:PLM 2.0

PLM是什么?根据CIHDATA的定义,PLM是一种应用于单一地点的企业内部、或分散在多个地点的企业内部,以及在产品研发领域具有协作关系的企业之间的,支持产品全生命周期的信息的创建、管理、分发和应用的一系列应用解决方案.它能够集成与产品相关的人力资源、流程、应用系统及信息.     

单词嵌入表示学习综述

单词嵌入表示学习是自然语言处理(NLP)中最基本但又很重要的研究内容, 是所有后续高级语言处理任务 的基础. 早期的单词独热表示忽略了单词的语义信息, 在应用中常常会遇到数据稀疏的问题, 后来随着神经语言模 型(NLM)的提出, 单词被表示为低维实向量, 有效地解决了数据稀疏的问题. 单词级的嵌入表示是最初的基于神经 网络语言模型的输入表示形式, 后来人们又从不同角度出发, 提出了诸多变种. 本文从模型涉及到的语种数的角度 出发, 将单词嵌入表示模型分为单语言单词嵌入表示模型和跨语言单词嵌入表示模型两大类. 在单语言中, 根据模 型输入的颗粒度又将模型分为字符级、单词级、短语级及以上的单词嵌入表示模型, 不同颗粒度级别的模型的应用 场景不同, 各有千秋. 再将这些模型按照是否考虑上下文信息再次分类, 单词嵌入表示还经常与其它场景的模型结 合, 引入其他模态或关联信息帮助学习单词嵌入表示, 提高模型的表现性能, 故本文也列举了一些单词嵌入表示模 型和其它领域模型的联合应用. 通过对上述模型进行研究, 将每个模型的特点进行总结和比较, 在文章最后给出了 未来单词嵌入表示的研究方向和展望.     

有封E-mail

问个白痴的问题,乐总是谁？JMS又是谁？SF是什么？NB又是什么？LZ．LS、RT？ BOSS满心醋意：为虾米你不先问问“BOSS”是什么呢？难道说我现在在学电“领地”的知名度已经不及“RT”这种白的发黄的单词了？     

AIO又来了

AIO是什么？可能很多人并不了解这个单词的含义，但如果告诉他这是一体电脑的缩写，大多数人就会点点头，知道这是什么东西了。最近，AIO成了PC业界的热门话题，似乎成了未来家用电脑的方向，我深以为然。     

名词解释

超级文本 (Hypertext) 超级文本是含有热单词,热短语或热图形的文本。用户用鼠标器点击某个热短语或热图形,浏览器就会根据相应指示器的要求跳到当前超级文本文件的另一地点或另一个超级文本文件。这样的指示器称为锚(anchor)。     

基于关键词精化和句法树的商品图像句子标注

商品图像句子标注是图像标注中一项既有趣又富有挑战的研究任务.噪声单词干扰和句法结构错误是该项研究的制约因素,针对噪声单词干扰,提出关键词精化思想：用绝对排序特征强化关键词权重,完成第1次关键词精化;计算单词的语义相关度评分,进一步优选能准确刻画图像内容的单词,完成第2次关键词精化.设计词序列\     

融合左右双边注意力机制的方面级别文本情感分析

方面级别的文本情感分析旨在针对一个句子中具体的方面单词来判断其情感极性.针对方面单词可能由多个单词组成、平均化所有单词的词向量容易导致语义错误或混乱,不同的文本单词对于方面单词的情感极性判断具有不同的影响力的问题,提出一种融合左右的双边注意力机制的方面级别的文本情感分析模型.首先,设计内部注意力机制来处理方面单词,并根据方面单词和上下文单词设计了双边交互注意力机制,最后将双边交互注意力的处理结果与方面单词处理值三个部分级联起来进行分类.模型在SemEval 2014中两个数据集上进行了实验,分别实现了81.33％和74.22％的准确率,相比较于机器学习和结合注意力机制的各种模型取得了更好的效果.     

让复杂变简单：体验KVM多电脑切换器

什么是KVM？ KVM切换器（简称为KVM）,就是我们通常所说的多电脑切换器,它是Keyboard（键盘）、Video（显示器）和Mouse（鼠标）三个单词的第一个字母组合。     

游戏的幕后英雄探寻3D游戏引擎的世界

在阅读各种游戏介绍时,我们时常会碰到“游戏引擎”这个单词。究竟什么是游戏引擎？游戏引擎是如何构成的?未来流行的游戏引擎又将是什么?面对这位经常见面的“朋友”,我们有必要同他作回亲密的接触。     

【灵动商务】HP Compaq 8200 Elite USDT

看到SMART这个单词,你会想到什么？也许很多人会想到斯沃琪公司和戴姆勒公司联手打造的汽车品牌（SMART中的S代表斯沃琪、     

基于朴素贝叶斯模型的单词语义相似度度量

单词语义相似度度量是自然语言处理领域的经典和热点问题.通过结合朴素贝叶斯模型和知识库,提出一个新颖的度量单词语义相似度度量途径.首先借助通用本体WordNet获取属性变量,然后使用统计和分段线性插值生成条件概率分布列,继而通过贝叶斯推理实现信息融合获得后验概率,并在此基础上量化单词语义相似度.主要贡献是定义了单词对距离和深度,并将朴素贝叶斯模型用于单词语义相似度度量.在基准数据集R&G(65)上,对比算法评判结果与人类评判结果的相关度,采用5折交叉验证对算法进行分析,样本Pearson相关度达到0.912,比当前最优方法高出0.4%,比经典算法高出7%~13%;Spearman相关度达到0.873,比经典算法高出10%~20%;且算法的运行效率和经典算法相当.实验结果显示将朴素贝叶斯模型和知识库相结合解决单词语义相似度问题是合理有效的.     

基于句子级LSTM编码的文本标题生成

在标题自动生成任务中,BiLSTM表示文本是随着时间循环递归对每个单词进行编码,需要逐字读取单词序列,语义信息会随着状态的传递不断减弱.对此,构建一个句子级LSTM的编码器,并行对文本中每个单词编码表示.循环步骤同时对单词之间的局部状态和整体文本的全局状态进行信息交换,编码得到语义表示后使用混合指针网络的解码器生成标题.在相关数据集上进行实验,结果验证了该模型在标题生成任务上的有效性.     

基于MapReduce模型的并行单词贡献度算法的设计与实现

Google在2004年提出了MapReduce框架,MapReduce支持海量数据的并行计算[1].单词贡献度算法是文本挖掘中一种比较新颖的用于非监督聚类的特征词提取算法.本文基于MapReduce框架设计并实现了一种并行的单词贡献度算法.通过对比试验可以得出结论,本文所提出的并行算法较普通的单词贡献度算法性能有大幅度提升.     

图像-文本相关性挖掘的Web图像聚类方法

为了实现Web图像检索结果的聚类,提出了一种Web图像的图聚类方法.首先定义了两种类型关联:单词与图像结点之间的异构链接以及单词结点之间的同构链接.为了克服传统的TF-IDF方法不能直接反映单词与图像之间的语义关联局限性,提出并定义了单词可见度(visibility)这一属性,并将其集成到传统的tf-idf模型中以挖掘单词-图像之间关联的权重.根据LDA(latent Dirichlet allocation)模型,单词-单词之间关联权重通过一个定义的主题相关度函数来计算.最后,应用复杂图聚类和二部图协同谱聚类等算法验证了在图模型上引入两种相关性关联的有效性,达到了改进了Web图像聚类性能的目的.